Predictive maintenance is the key to reducing downtime, cutting costs, and boosting equipment performance. But without the right tools and strategy, manufacturers risk unexpected failures, inefficient repairs, and lost productivity.
In this whitepaper, you’ll discover:
✅How to increase overall equipment effectiveness and total performance maintenance without major costs and effort
✅The role of predictive maintenance
✅Data and AI - the revolution in maintenance
✅From theory to practice: reduced downtimes on machine tools with AI
Download now and take the first step toward smarter, AI-driven equipment performance.
（国际）竞争日益激烈、成本压力不断加剧、大规模人才短缺、工业4.0等等。作为一家生产性企业，您今天面临着各种各样的挑战。此外，您还面临着日常挑战，如机器和设备的维护与保养。
要在市场上成功立足，最重要的是，要尽可能提高机器和设备的生产率。衡量以及提供这一点最重要的指标是整体设备效率，即 OEE (Overall Equipment Effectiveness)。OEE 值表示您的机器和设备在计划生产时间期间相对于其全部潜力的有效利用情况。这样，可以更好地识别和评量在可用性、性能和质量方面的损失。
那么，如何提高企业的 OEE 呢？
一个关键的决定性因素是计划外停机。显然，设备可用性低意味着 OEE 低。那么如何避免停机呢？消除原因。除了人为错误和材料短缺外，原因主要在于组件和系统的计划外故障。尤其是小型组件如气缸发生故障，可能会产生巨大的影响。
其实我们完全可以避免生产过程中的这类故障，并提高整体设备效率。
在昂贵的生产中，即使计划外停机一分钟都可能会导致高达 10,000 欧元的损失！这就有 10,000 个充分的理由来修订和优化过时的维护方案。特别是，由于大多数因气缸等组件故障引起的计划外停机可以通过预测性维护轻松避免。
使用人工智能解决方案进行预测性维护
那么，究竟什么是可预见的维护呢？
通过对机器和设备进行持续状态监控，及早发现关键事件或不知不觉产生的偏差。安装在机器和设备上的传感器收集并发送数据，这些数据继而被传输给系统或人工智能。人工智能基于所获得的数据和计算结果，从中推导出适当的维护和维修措施。
这不仅可监控气缸等组件的当前状态，还可预测系统的潜在故障和异常。这样，在故障发生前就已经启动维护和保养，从而避免计划外停机。
传统工具如运行或机器数据采集系统早已用于诊断和原因研究。
但与预测性维护相比，传统工具存在一些缺点：
通过用于可预见维护的标准化人工智能应用程序，Festo 使预测性维护应用更加广泛，并实现了可扩展性。例如，Festo AX Motions Insights Pneumatic：适用于大部分气缸生产领域的人工智能应用程序。该应用程序能够立即识别气动驱动器或控制链中的异常和故障，从而帮助避免因组件故障导致的停机。
通过预测性维护优化整体设备效率(Overall Equipment Effectiveness)，是生产性企业提高效率和竞争力的重要一步。通过将 Festo AX Motions Insights Pneumatic 等人工智能解决方案集成到您的系统中，可以轻松改善维护和保养，大幅减少计划外停机。借助人工智能可以优化企业的生产和指标。
未来的发展和趋势，如物联网 (IoT) 和机器学习，将不断改进和推广可预见维护解决方案。这意味着：现在就采用人工智能解决方案的企业，将因此提升其 OEE 指标，并确保获得明显的竞争优势。那么，您还等在什么？