Membuka Kesuksesan CMMS: Bagaimana Data Mesin Mendorong Efisiensi Pemeliharaan

Bagi produsen diskrit, mesin adalah darah hidup produksi. Jika peralatan dipelihara dengan baik, maka produksi yang efisien, biaya lebih rendah, pengiriman tepat waktu, dan kepuasan pelanggan yang meningkat dapat semua tercapai.

Perusahaan terus bergantung pada rata-rata dan harapan yang luas untuk mengembangkan kalender pemeliharaan. Misalnya, memelihara peralatan setiap 30 hari atau setiap 100 bagian berdasarkan rata-rata historis (atau berdasarkan rekomendasi OEM).

Kompleksitas seperti utilizasi peralatan, kegagalan bagian, aus alat, getaran, dan kondisi peralatan lainnya tidak secara historis dipertimbangkan saat menerapkan pemeliharaan.

Dengan operasi yang terhubung, ada cara untuk memastikan data kinerja dan kesehatan peralatan mempengaruhi aktivitas pemeliharaan. Ini memastikan aktivitas pemeliharaan hanya dilakukan saat diperlukan, mengurangi kemungkinan over-maintenance yang mahal, sambil memastikan kegagalan peralatan terhindari.

Bagaimana? Dengan menangkap data mesin real-time dan historis untuk mengaktifkan program pemeliharaan yang lebih efektif.

Dengan secara otonom menangkap, menstandarkan, dan mengkontekstualisasi data mesin secara real-time, program pemeliharaan dapat dirancang untuk memelihara peralatan secara optimal. Di bawah, kami menjelajahi bagaimana MachineMetrics, platform data mesin, dapat menambahkan nilai signifikan ke Sistem Manajemen Pemeliharaan Komputerisasi (CMMS) Anda, dan program pemeliharaan secara keseluruhan.

Bagaimana Data Mesin Mengoptimalkan Pemeliharaan

Nilai Sistem Manajemen Pemeliharaan Komputerisasi ditingkatkan secara signifikan oleh volume dan kualitas data yang dikumpulkan dari mesin. Secara historis, ini dilakukan oleh teknisi pemeliharaan yang secara manual memantau peralatan, mendokumentasikan kegagalan, dan mengeksekusi work order pemeliharaan.

Masalahnya adalah data yang dikumpulkan secara manual tidak hanya merupakan penggunaan waktu yang sangat boros bagi operator dan tim pemeliharaan tetapi menghasilkan data yang tertunda dan tidak akurat yang sulit untuk ditindaklanjuti.

Muncul MachineMetrics, platform untuk secara otonom mengumpulkan data mesin, menstandarisasinya di semua merek dan model peralatan, menambahkan konteks padanya, dan mengirimkannya segera ke pengguna garis depan melalui notifikasi dan visualisasi, atau ke sistem manajemen, seperti CMMS.

Sekarang, data yang akurat dan real-time tentang kinerja dan kondisi mesin dapat digunakan untuk menerapkan pemeliharaan secara efisien, atau bahkan mengembangkan model untuk memprediksi kapan kegagalan akan terjadi.

Mari kita jelajahi nilai data mesin untuk program pemeliharaan Anda:

Mentransformasi Strategi Pemeliharaan

Ketika data mesin diproses menggunakan platform MachineMetrics, ini menghasilkan wawasan yang memungkinkan CMMS untuk mencapai kinerja optimal. Jadwal pemeliharaan kemudian dapat didasarkan pada data real-time dan aus serta kondisi aktual mesin.

Ini berarti strategi untuk kesehatan mesin dapat dirancang untuk bersifat proaktif dan prediktif daripada berbasis kalender atau reaktif. Data kesehatan mesin ini juga mencakup data diagnostik dan wawasan yang memungkinkan manajer dan teknisi untuk merespons sebelum bagian gagal. Ini mengurangi downtime dan menghilangkan risiko kerusakan yang lebih besar pada mesin.

• Old School: Reactive/Corrective or Calendar Based
• New School: Proactive or Condition-Based
• Future School: Predictive or Prescriptive

Manajemen Sumber Daya

Manajer pemeliharaan menyadari banyak variabel yang terkait dengan mengawasi program mereka, dari staf internal, hingga jumlah tenaga kerja dan shift yang diperlukan, hingga bagian dan cairan yang diperlukan untuk melakukan pemeliharaan rutin, hingga kualitas dan umur pakai peralatan.

Untungnya, mereka memiliki sistem CMMS untuk membantu mengelola semua bagian ini, memastikan sumber daya yang tersedia dapat digunakan seefektif mungkin. Namun, mereka seringkali bergantung pada log pemeliharaan yang dikumpulkan secara manual dan saran OEM untuk menjalankan program, daripada data produksi aktual. Dengan mendorong data mesin ke dalam CMMS, keputusan yang lebih baik dapat dibuat

Data apa yang dapat digunakan dalam CMMS? Pekerjaan, kejadian downtime, jumlah bagian, OEE, diagnostik mesin, kondisi lingkungan, dll.

Bagaimana ini membantu manajer CMMS dan pemeliharaan untuk mengalokasikan sumber daya secara efektif?

• Membangun pemahaman yang lebih baik tentang staf yang diperlukan untuk mendukung fasilitas
• Membuat jadwal yang mendukung pemeliharaan yang diharapkan
• Memprediksi biaya yang terkait dengan pemeliharaan rutin seperti biaya bagian dan cairan
• Mengelola siklus hidup peralatan untuk membenarkan investasi modal

Manajemen Work Order

Tim pemeliharaan dapat segera beralih dari pendekatan berbasis kalender ke pemeliharaan berbasis kondisi dengan data mesin.

Workflow MachineMetrics memungkinkan perusahaan untuk melihat pemeliharaan secara menyeluruh. Ini berarti memiliki tampilan lengkap dari kondisi dan kesehatan untuk membuat keputusan yang tepat dengan menggunakan wawasan.

Di bawah adalah beberapa fitur kunci yang secara langsung mempengaruhi bagaimana pemeliharaan dieksekusi, dan bagaimana MachineMetrics dapat digunakan bersama dengan CMMS, atau sebagai solusi pemeliharaan mandiri:

• Otomatisasi: Saat terjadi peristiwa mesin seperti alarm, downtime, atau ambang kondisi tercapai, workflow otomatis dapat segera membuat work request atau work order di CMMS. [Video dari sini]
• Notifikasi dan Peringatan: Baik Anda menggunakan CMMS atau tidak, data mesin dapat digunakan untuk secara otomatis memperingatkan orang yang tepat saat kondisi tertentu terjadi, seperti downtime mesin. Misalnya, email atau teks dapat dikirim ke manajer pemeliharaan.
• APIs dan Integrasi: MachineMetrics memiliki integrasi bawaan dengan beberapa CMMS, seperti MaintainX, FiiX, dan Upkeep, dan dengan sistem non-pemeliharaan seperti sistem ERP dan MES.
• Data Mesin Real-Time: MachineMetrics menangkap data mesin yang komprehensif dan real-time - seperti alarm, kondisi, dan jumlah siklus - yang menunjukkan bahwa mesin segera memerlukan pemeliharaan. Saat kegagalan akan terjadi, orang yang tepat dapat segera diberi tahu.

Jelajahi Semua Integrasi MachineMetrics

Integrations Hub

Pelaporan dan Analisis

Sistem CMMS memiliki fungsionalitas pelaporan, yang memungkinkan manajer untuk menyelidiki dan lebih memahami kinerja pabrik, peralatan, dan staf. Ini dapat memungkinkan analisis mendalam, seperti berapa lama tim memerlukan waktu untuk menyelesaikan kegagalan, dan work order apa yang masih tertunda.

Namun seberapa kustom dan canggih tampaknya alat-alat ini, kemungkinan besar mereka tidak akan menyediakan data yang sangat akurat, yang dapat menyebabkan asumsi yang salah dan pengambilan keputusan yang buruk.

Dengan inti pemeliharaan adalah “menjaga mesin tetap berjalan,” sangat penting bagi sistem CMMS untuk memiliki kumpulan data yang kuat yang disediakan oleh peralatan itu sendiri. Hanya data langsung dari peralatan yang dapat menceritakan cerita lengkap tentang utilizasi mesin, downtime, MTBF, OEE, dll. Ini akan membantu tim pemeliharaan menetapkan benchmarks dan mengprioritaskan peluang terbesar.

Gunakan MachineMetrics untuk mengumpulkan dan menganalisis kondisi mesin real-time dan secara otomatis membuat work order di CMMS Anda untuk mengotomatisasi aktivitas pemeliharaan.

Langkah-langkah dalam Pemeliharaan Berbasis Data

Di era internet industri dan IoT, strategi pemeliharaan sedang matang dengan cepat. Mereka memberikan nilai yang lebih tinggi, menawarkan jalur tambahan untuk optimasi proses, dan memberikan efisiensi yang lebih besar. Berikut adalah beberapa langkah untuk mencapai program pemeliharaan berbasis data.

1. Pengumpulan Data

Pengumpulan data adalah penggerak untuk solusi pemeliharaan industri yang diaktifkan IoT. Banyak solusi terpencil memerlukan kombinasi perangkat, perangkat lunak, dan perangkat keras konektivitas. MachineMetrics adalah solusi tunggal yang bekerja di lingkungan industri yang keras dan dengan semua OEM dan generasi peralatan. Dengan perangkat MachineMetrics, instalasi perangkat tangkap data cepat dan intuitif - bekerja langsung dari kotak. Lebih lanjut, ini dapat diperluas, memungkinkan data digunakan oleh sistem lain, seperti CMMS, melalui integrasi dan API bawaan.

2. Deteksi

Deteksi kinerja dan kesehatan mesin adalah kunci keberhasilan. MachineMetrics memungkinkan koneksi sensor digital dan analog. Ini dapat menangkap data PLC dan menstandarisasinya untuk mencakup pengukuran sensor, alarm, kecepatan, beban, laju umpan, dan lebih banyak. Dan karena perangkat MachineMetrics memproses data di edge melalui EtherNet, Wi-Fi, atau bahkan seluler, deteksi sangat andal. Data real-time yang dikembalikan dari platform analitik memberikan pengguna kemampuan untuk bertindak cepat saat kondisi mesin mewajibkannya.

3. Prediksi

Kebutuhan setiap perusahaan manufaktur berbeda. Sementara pemantauan kondisi dan pemeliharaan prediktif menggunakan prediksi berdasarkan analitik canggih yang didorong AI dan pembelajaran mesin, holy grail dari program pemeliharaan berbasis data adalah pemeliharaan preskriptif. Nilai skenario berdasarkan data mesin historis, pemantauan kondisi real-time, dan analisis mendalam variabel seperti umur minyak, getaran, dan data frekuensi tinggi tidak dapat diabaikan. Prediksi yang sangat akurat, relevan, dan dapat ditindaklanjuti ini membedakan platform MachineMetrics dari yang lain.

4. Administrasi Kesehatan

Pemeliharaan berbasis data bukan hanya tentang mengatasi masalah mekanis. Ini tentang menjaga kesehatan seluruh pabrik atau lantai produksi. Analitik canggih yang sama yang mendorong prediksi dan mengelola deteksi menawarkan visualisasi mendalam dari kesehatan mesin per shift, jam, dan jenis produk. Ini memberdayakan staf dan manajer pemeliharaan untuk menyempurnakan strategi pemeliharaan lebih lanjut dan menjaga kesehatan sebelum masalah dan kegagalan terjadi.

Lebih Sedikit adalah Lebih Banyak Ketika Berkaitan dengan Pemeliharaan Berbasis Data

Perusahaan secara tradisional telah menghabiskan banyak uang untuk strategi pemeliharaan selama bertahun-tahun. Sebelum kekuatan big data membuat jalan lain mungkin, uang ini datang dalam bentuk biaya bagian yang tinggi, downtime yang tidak diperlukan, dan variabel lainnya.

Data membuka pendekatan yang lebih sederhana dan lebih dapat disesuaikan terhadap pemeliharaan. Dengan pemeliharaan berbasis data, manajer pemeliharaan memiliki data dan wawasan real-time di tangan mereka. Mereka dapat melakukan apa yang diperlukan dengan yakin tanpa berlebihan atau kekurangan. Biaya penyimpanan bagian yang lebih rendah, umur alat yang lebih lama, dan penggantian yang lebih akurat pada waktu yang optimal berarti produktivitas yang lebih tinggi, biaya yang lebih rendah, dan efisiensi yang lebih besar.

Hasilnya adalah pemeliharaan yang didorong oleh megabyte dan bukan miliaran dolar. Ini berarti staf yang dilatih untuk menggunakan data untuk memahami mesin pabrik dengan cara yang sebelumnya tidak mungkin. Dan ini berarti menggunakan data untuk menjalankan pemeliharaan manufaktur daripada menggunakan pemeliharaan untuk menghasilkan data.

Meningkatkan Kinerja dengan Pemeliharaan Berbasis Data

Perusahaan yang menggunakan platform data mesin seperti MachineMetrics dapat meningkatkan efisiensi, menurunkan biaya, dan membuka kapasitas tersembunyi. Mereka bahkan dapat menggunakan sistem yang sama untuk meningkatkan kesehatan mesin secara keseluruhan dan membangun program pemeliharaan berbasis data.

MachineMetrics dapat membantu Anda memanfaatkan data yang akurat untuk menambahkan nilai signifikan ke CMMS, atau secara sederhana mengelola pemeliharaan secara lebih efektif. Dengan memanfaatkan data real-time dan wawasan yang dapat ditindaklanjuti tentang kondisi mesin, perusahaan dapat membawa kinerja pemeliharaan mereka ke tingkat yang belum pernah dicapai.

Bawa Pemeliharaan ke Tingkat Selanjutnya

Book a Demo