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现如今,企业的设备投资常常在总投资中占至少50%的比例。投入如此之大,设备的利用率却普遍低于60%,进而导致成本居高不下,效益不如意的结果。因此设备能否充分利用,直接关系到投资效益,提高设备的利用率,无异于降低产品成本。




在智能制造的浪潮下,各行业领军企业越来越重视生产设备的数据采集和车间联网。

但是,多数制造企业虽然花费巨资上了非常先进的设备,但设备管理维护、人员知识结构仍停留在较低水平。

数采基本靠笔,处理基本靠人,分析基本靠猜(经验)。可以说是买来了工业4.0的设备,却延续着工业2.0的管理。


设备管理痛点非常普遍:

  • 设备是个黑盒子,运行数据拿不到,人工统计不准确;

  • 设备利用率低下却无从下手,OEE总是算不准;

  • 设备点检、保养任务,有计划难执行、假执行;

  • 设备异常报修,信息传递慢,工程师迟迟不来;

  • 设备异常无记录,无数据,经验式管理;

  • 设备故障频发,修复周期长。


问题是很多,管理方法也毫无新意,总安排专人或专门的部门负责,对设备利用率进行统计或者建立一个统计标准进行规范


举个例子:

  • 应开机时数,统计单位是分钟不是小时,不同车间每班或每天的应开机或计划的开机时数是多少?

  • 停机时间和原因的记录要求,每个单位,记录这些数据的表单名称,各设备的记录方式是什么?

  • 由谁负责记录,是哪位操作工?统计反馈的途径,由谁将记录反馈给车间统计者,再给公司归口统计单位?


那传统的设备管理方法有没有起到效果呢?

很遗憾,并没有!


传统的设备管理方法无法保证数据的真实性和准确性,无法确保数据全部反馈上去且数据是有效,以及获取精密准确的设备开机时间、停机时间。一旦出现停机情况,无法知晓设备在具体哪个时间段停机,停机时间多久。返修记录因为没有人检查,所以往往企业里设备维护人员修好了就完成了工作,再也不做记录工作,这样就不便于横向展开。


设备管理如何更好?


根据相关数据统计,目前我国企业生产设备的数字化率平均为47%,关键工艺的数控化率51%,关键设备联网率41%。设备数据采集受制于工业现场协议众多、原厂不开放不支持、设备数据不确权等原因,设备数采仍然是生产现场数字化推进中最大的痛点之一。许多工厂也期望将自己对设备故障的不确定性,通过IoT和AI实现预测性维护,但目前动辄数万的数采费用,让许多工厂望而却步。


如何低成本提高设备的利用率?

如何消除设备异常停机的次数?

如何帮助到企业防微杜渐?

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