Repenser les temps d’arrêt avec une maintenance prédictive

Vous connaissez l’exercice: tout fonctionne bien… jusqu’à ce que ce ne soit pas. Une machine échoue de nulle part, la production s’arrête et vous vous êtes retrouvé pour contenir les dommages.

Les stratégies de maintenance traditionnelles offrent une protection limitée. Attendre que quelque chose se casse est évidemment risqué, mais même les remplacements de routine sur un horaire fixe peuvent entraîner des coûts inutiles et des déchets de composants.

Alors, comment casser le cycle?

Passer de réactif à prédictif

Entretien prédictif (PDM)s’appuie sur des données en temps réel et apprentissage automatique Pour identifier des signes subtils d’usure ou de dysfonctionnement avant ils deviennent critiques. En surveillant des facteurs tels que les vibrations, la température, la qualité de l’huile et la pression, les équipes peuvent intervenir au bon moment – non plus tôt, pas plus tard.

Les analyses prédictives remplacent les horaires obsolètes par des recommandations ciblées basées sur les conditions – afin que les équipes puissent allouer des ressources plus efficacement et prévenir les problèmes avant de dégénérer.

Ce changement aide les organisations:

• Réduire les temps d’arrêt imprévus jusqu’à 50%¹

• Réduire les coûts de maintenance de 8 à 12% par rapport aux méthodes préventives²

• Réduire les coûts d’entretien de 30 à 40% contre l’entretien réactif³

• Améliorer la sécurité et la fiabilité de l’équipement

• Prolonger la durée de vie des actifs critiques

Résultats réels avec OpenTExt

Les organisations de toutes les industries utilisent OpenText pour réduire les temps d’arrêt, améliorer la fiabilité et mettre à l’échelle les stratégies de maintenance plus intelligentes:

Philips Healthcare

En intégrant la base de données d’OpenText Analytics, Philips Healthcare La réduction du temps d’arrêt de l’équipement de 30%, a amélioré son premier taux de correctif à 84%, et a même signalé plus de 20% des problèmes avant Ils ont eu un impact sur les clients.

Knorr – freinage

Utilisation de la maintenance basée sur des conditions alimentées par OpenText, Knorr – freinage dit que leurs clients peuvent réduire les coûts de maintenance de 20%. Grâce à la plate-forme ICOM et à l’analyse prédictive, ils comptent les problèmes (par exemple, les freins surchauffés) avant de dégénérer.

Nimble Storage (Hewlett Packard Enterprise)

Face à une augmentation de 600% de la clientèle, Stockage agile Besoin d’un moyen plus rapide de donner un sens aux données entrantes. En déployant OpenText Analytics Solutions, ils ont réduit les temps de requête jusqu’à 83%, ont résolu les problèmes plus rapidement et ont vu une baisse de 86% des cas d’assistance – en faisant moins d’appels et à une satisfaction client plus élevée.

Comment fonctionne la maintenance prédictive (à un niveau élevé)

À la base, la maintenance prédictive crée une boucle de rétroaction entre vos actifs et votre plateforme d’analyse:

• Les capteurs surveillent les performances de la machine en temps réel

• Les données traversent l’infrastructure IoT vers des systèmes d’analyse centralisés

• Les modèles d’IA comparent le comportement actuel aux tendances historiques, identifiant les modèles qui indiquent une défaillance potentielle

• Les équipes de maintenance reçoivent des alertes avec des recommandations claires pour l’action

Ce système ne se contente pas de détecter quand quelque chose ne va pas – il apprend des modèles historiques et en temps réel pour prédire quand quelque chose volonté se tromper.

Maintenance prédictive alimentée par OpenText

Les solutions OpenText réunissent l’infrastructure, l’analyse et l’intelligence nécessaires pour faire maintenance prédictive Travail – à l’échelle et en temps réel.

• Base de données Analytics OpenText ™ (Vertica) traite les données du capteur à l’échelle de la pétaocte avec une ingestion à grande vitesse et l’apprentissage automatique des séries chronologiques intégrées

• Intelligence OpenText ™ (Magellan) transforme ces données en idées visuelles pour une prise de décision plus rapide

• OpenText ™ Aviator IoT relie les actifs critiques à la couche d’analyse, permettant la surveillance des conditions sur l’ensemble de votre opération

Ensemble, ces outils donnent à votre équipe un aperçu d’agir tôt, les données pour justifier les décisions et la confiance nécessaire pour passer d’une approche réactive à une approche prédictive, ce qui donne des résultats mesurables.

Commencez le voyage PDM sans tout réviser

Vous n’avez pas besoin de convertir l’ensemble de votre opération en une seule fois. Essayez cette approche progressive:

1. Choisissez un actif ou une ligne à fort impact

2. Installez les capteurs et démarrez les données de diffusion

3. Exécuter des modèles prédictifs et valider les sorties

4. Évoluer progressivement vers d’autres actifs une fois que vous voyez un retour sur investissement

OpenText peut vous soutenir en cours de route, vous aidant à intégrer, à régler les modèles et à évoluer intelligemment.

Approfondir la maintenance prédictive

Apprenez à augmenter l’efficacité opérationnelle, à réduire les coûts et à transformer les données de l’équipement en action.

Suivant dans la partie 2: Un examen plus approfondi de la technologie qui rend la maintenance prédictive possible.

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