Tingkatkan pendapatan Anda dengan memprediksi rincian bagian penting

Kerusakan suku cadang mesin yang penting sering kali menyebabkan waktu henti yang lama dan sering kali membutuhkan teknisi servis yang berpengalaman di lokasi untuk penggantian. layanan pemeliharaan prediktif untuk memprediksi kegagalan tersebut sebelum terjadi akan meningkatkan ketersediaan mesin dan tingkat kontrak layanan Anda.

Banyak mesin dan saluran memiliki komponen penting dengan masa pakai desain yang lama, tetapi seringkali bagian ini akan gagal selama masa pakai alat berat. Kerusakan bagian penting tersebut menghancurkan proses produksi dan sangat merugikan pelanggan Anda, karena sebagian besar perusahaan tidak memiliki stok suku cadang penting ini. Risiko ini dapat dikurangi dengan layanan pemeliharaan prediktif untuk peralatan penting dimana kondisinya terus dipantau.

Pompa industri, bagian mesin penting dari proses produksi

Dampak kegagalan suku cadang mesin yang penting

Meskipun tidak terlihat sebagai bagian keausan standar, bagian tertentu dari mesin pada akhirnya akan aus di beberapa titik dalam masa pakai mesin. Bagian ini sering bukan komponen standar dan dibuat khusus untuk jenis atau seri mesin tertentu. Oleh karena itu, penggantian memerlukan suku cadang khusus dan teknisi yang terampil.

Akibatnya, perbaikan ini biasanya berlangsung lebih lama dan dapat berdampak signifikan pada produksi dan reputasi merek pembuat mesin dan sisi pelanggan. Bagaimana jika Anda dapat memprediksi kegagalan seperti itu berdasarkan data yang tersedia pada level PLC atau jika diperlukan dengan sensor tambahan?

Ilmu data di bidang manufaktur untuk memprediksi kegagalan suku cadang

Teknisi servis yang berpengalaman sering kali dapat memutuskan apakah alat berat bekerja dengan baik dengan merasakan getarannya atau hanya dengan mendengarkan alat berat untuk mengidentifikasi penyebabnya . Pembuat mesin dapat menggunakan keahlian mereka dan menggabungkannya dengan data mesin untuk menentukan kapan suku cadang berada di akhir masa pakainya dengan mengukur gejala untuk mengungkap penyebab kesalahan . Analisis data bagian yang gagal dan bagian yang hampir habis masa pakainya dapat digabungkan dengan ilmu data yang mengarah ke pola yang dapat diidentifikasi.

Rotasi, getaran, suara ultrasonik, suhu dan arus atau penggunaan oli adalah indikator potensial aus dan relatif mudah dipantau dengan sensor atau data PLC. Memantau data yang tepat dan membandingkannya dengan pola yang diketahui adalah tautan yang menghadirkan pengalaman layanan gabungan Anda di setiap mesin 24/7/365.

Strategi pemeliharaan prediktif akan mengarah pada peringatan dini untuk mencegah kegagalan peralatan mesin

Manfaat menawarkan layanan pemeliharaan prediktif

Secara potensial, Anda dan pelanggan Anda tahu bahwa kegagalan mungkin terjadi sebelum itu terjadi. Mengganti suku cadang dan melakukan layanan pemeliharaan penting sebelum kerusakan pada saat dampak pada produksi terbatas, dapat meningkatkan nilai dan pendapatan kontrak layanan Anda dan menghasilkan penghematan bagi pelanggan Anda karena berkurangnya dampak negatif pada produksi mereka yang bisa sangat signifikan. Pertanyaan seperti berapa biaya jam produksi yang hilang, serta dampaknya sehubungan dengan macet selama berhari-hari sering kali akan membuat kontrak layanan seperti itu sangat menarik bagi pelanggan Anda.

Sistem pemantauan penting tempat Anda mengumpulkan data waktu nyata dan menyetel alarm berdasarkan pola data yang dapat dikenali untuk suku cadang mesin dengan masa pakai yang ditentukan meningkatkan waktu kerja alat berat dan loyalitas pelanggan. Dengan menawarkan kontrak layanan pemantauan prediktif tambahan dengan biaya tertentu, Anda dapat beralih dari waktu henti yang tidak direncanakan ke waktu henti yang direncanakan saat mengganti suku cadang. Ini dijamin akan menghasilkan penghasilan baru .

Kasus penggunaan:pemantauan prediksi getaran pompa

Bantalan yang aus di dalam pompa dapat mengakibatkan getaran, perubahan suhu, perpindahan, waktu henti, atau serpihan oli. Peringatkan pelanggan bahwa kegagalan mungkin terjadi sebelum itu terjadi dan rencanakan penggantian bersama dengan pelanggan. Dengan cara ini, pelanggan Anda dapat memperoleh manfaat dari layanan dengan dampak minimal pada produksi.

Pemantauan yang efektif mengungkap akar penyebab, mencegah terulangnya dan berpotensi memecahkan kesalahan terkait lainnya juga. Bersama dengan para insinyur dan spesialis purna jual, suku cadang penting diidentifikasi dan pengujian dilakukan pada suku cadang yang rusak. Selain itu, penggunaan model ilmu data dibuat untuk mendeteksi pola dalam data, yang dapat menghasilkan strategi pemantauan yang berhasil .

Pemantauan sensor frekuensi dengan ambang batas untuk peringatan dan kondisi alarm

Membangun strategi pemantauan peralatan penting

Berikut adalah ikhtisar sederhana tentang cara memperluas model layanan Anda dengan pemantauan preventif peralatan penting:

1) Titik awal - praktik saat ini menggunakan data suku cadang penting

Tahap pertama adalah menganalisis kegagalan peralatan kritis saat ini. Tentukan suku cadang mana yang memiliki dampak kritis yang signifikan pada proses produksi karena waktu tunggu dan kebutuhan teknisi servis yang terampil mengenai penggantian. Kemudian tentukan apakah ada bagian data, dengan korelasi dan kausalitas statistik yang jelas antara nilai yang diberikan dan kondisi bagian yang bersangkutan, sedang ditangkap.

Pertimbangkan apakah data tersebut tersedia pada level PLC atau dapat diambil dari perangkat yang terhubung atau diperlukan sensorik tambahan. Menghindari sensor tambahan akan selalu lebih baik, karena mereka juga memiliki tingkat kegagalan tertentu. Mempertimbangkan sensor saat ini pada mesin dan berpotensi menggunakan kemampuannya untuk mendeteksi frekuensi, suhu, atau akselerasi melalui misalnya IO-Link dapat menjadi pilihan.

kerja sama yang erat antara ilmuwan data, layanan purna jual, dan insinyur pengembangan diperlukan untuk menentukan apakah pola yang dikenali relevan atau hanya “white noise”. Berdasarkan hal di atas, rencana proyek dan skema pengujian dikembangkan.

2) Pembuatan prototipe - pengujian

Lakukan pengujian in-house pada mesin/sub rakitan dari komponen kritis yang bersangkutan untuk memperkuat atau menyangkal hipotesis. Kembangkan dan sempurnakan model Anda .

Lakukan uji lapangan dan berdasarkan data science dari mesin tertentu di lapangan yang dilengkapi dengan perubahan yang diperlukan dan dapatkan pengalaman efektifitas lapangan untuk memastikan Anda tidak menjual layanan ini secara berlebihan ke basis pelanggan Anda dan membangun kepercayaan pada model dan model bisnis potensial.

3) Peluncuran model bisnis

Tentukan bagaimana peningkatan nilai ini digunakan secara paling efisien terhadap pelanggan untuk meningkatkan pendapatan, kepuasan, dan pengenalan merek:

• Apakah ini hanya peningkatan pendapatan dan penawaran tambahan untuk layanan pemeliharaan, atau dapatkah ini juga digunakan untuk lebih membedakan mesin dan layanan Anda dari pesaing?
• Berapa biaya satu jam produksi untuk pelanggan Anda dan bisakah Anda memasarkan layanan ini dan pada saat yang sama mendapatkan alur kerja yang lebih baik untuk produksi Anda sendiri?

Langkah-langkah membangun model bisnis untuk pemeliharaan prediktif pada peralatan mesin yang penting

Tingkatkan pendapatan dengan pemeliharaan prediktif

Apakah Anda ingin mencegah kegagalan kritis dan memiliki lebih banyak pelanggan yang bahagia dan menguntungkan? Dengan memperkenalkan layanan pemeliharaan preventif untuk peralatan penting, Anda akan meningkatkan hubungan pelanggan dan meningkatkan loyalitas pelanggan.

Jika Anda memerlukan bantuan dalam menentukan strategi digital dan memanfaatkan ilmu data, silakan berkonsultasi dengan salah satu pakar industri kami tanpa kewajiban apa pun.

[[Konsultasi ahli gratis]]