Jak ograniczyć wydatki z pomocą Predykcyjnego Utrzymania Ruchu?
25 stycznia 2024

Jak ograniczyć wydatki z pomocą Predykcyjnego Utrzymania Ruchu?

W dzisiejszym dynamicznym środowisku przemysłowym, gdzie każdy wydatek musi być przemyślany i uzasadniony, predykcyjne utrzymanie ruchu wyrasta na cenną strategię, zwłaszcza w kontekście przemysłu chemicznego. Wprowadzenie podejścia PdM nie tylko poprawia efektywność i bezpieczeństwo operacyjne, ale przede wszystkim przekłada się na znaczące oszczędności finansowe.

Kluczowe czynniki zastosowania PdM

1.Wielkość instalacji

Jednym z kluczowych czynników, który czyni predykcyjne utrzymanie ruchu tak istotnym w przemyśle chemicznym, jest skomplikowana natura i ogromne rozmiary instalacji. Te dwie cechy zazwyczaj idą w parze ze znacznymi kosztami serwisowania. Zastosowanie technologii predykcyjnej pozwala skutecznie przewidywać momenty, w których konieczne jest przeprowadzenie konserwacji lub naprawy, minimalizując nieplanowane przestoje i utrzymując sprzęt w optymalnym stanie.

2.Unikalność instalacji

Unikalność instalacji w przemyśle chemicznym stawia przed przedsiębiorstwami wyjątkowe wyzwania. Wiele z tych instalacji jest niestandardowych, co sprawia, że opracowanie precyzyjnych reguł obsługi i harmonogramów utrzymaniowych jest trudne. Dzięki predykcyjnemu utrzymaniu ruchu możliwe jest dostosowywanie strategii konserwacyjnych do specyfiki każdej instalacji, co skutkuje optymalnym wykorzystaniem zasobów.

3.Skala produkcji

Skala produkcji w przemyśle chemicznym jest kolejnym powodem, dla którego predykcyjne utrzymanie ruchu staje się nieodzowne. Nawet krótkotrwałe skrócenie czasu dostępności linii produkcyjnej przekłada się na ogromne straty finansowe. Dlatego właśnie precyzyjne prognozowanie momentów konieczności interwencji jest kluczowe dla utrzymania ciągłości produkcji i minimalizacji kosztów związanych z awariami.

4.Bogactwo danych

Ciekawym aspektem przemysłu chemicznego jest także szczegółowe opomiarowanie procesów wytwórczych. Fakt, że istnieje bogactwo danych, które można wykorzystać do tworzenia modeli predykcyjnych, stanowi dodatkową korzyść. Dane te są już dostępne w ramach standardowej operacyjności przedsiębiorstwa, czekając jedynie na wykorzystanie w procesie utrzymania ruchu.

Korzyści

Najważniejsze jednak jest to, że wdrożenie predykcyjnego utrzymania ruchu przekłada się na zauważalne, mierzalne i stosunkowo szybkie korzyści. Co istotne, nie wymaga to drastycznych zmian w strategii przedsiębiorstwa ani ogromnych inwestycji. Można je wprowadzać etapami, zaczynając od prostych zadań o niewielkim zakresie, a następnie stopniowo rozszerzając zakres i skomplikowanie objętych systemów.

Warto podkreślić, że wdrażanie predykcyjnego utrzymania ruchu nie musi pociągać za sobą dodatkowych nakładów na opomiarowanie. Istniejące dane, gromadzone na inne potrzeby, mogą stanowić solidną podstawę do stworzenia użytecznych modeli. W sytuacji, gdy przedsiębiorstwo już inwestuje w Internet Rzeczy i cyfryzację, dane do utrzymania ruchu mogą być dostępne praktycznie „za darmo” lub z minimalnym kosztem.

Podsumowanie

Predykcyjne utrzymanie ruchu stanowi nie tylko odpowiedź na wyzwania przemysłu chemicznego, ale także skuteczną strategię oszczędzania na wydatkach. Poprzez inteligentne wykorzystanie danych, elastyczne wdrażanie etapowe oraz skierowanie uwagi na specyfikę każdej instalacji, przedsiębiorstwa mogą unikać nieplanowanych przestojów, zwiększać efektywność operacyjną i realizować oszczędności bez konieczności rewolucyjnych zmian w swojej strategii biznesowej.


Posiadasz dane, które chcesz je wymienić na długoterminowe oszczędności? Napisz do nas marketing@relia-sol.pl 📩 Umów się na bezpłatną konsultację z naszymi ekspertami albo już teraz zapytaj o demo systemu.

Czy ten post był pomocny?

Kliknij w gwiazdkę aby ocenić

Ocena: 5 / 5. Liczba głosów: 1

Bądź pierwszym który oceni!

Autor:

Reliasol

Reliasol

Wierzymy, że predykcyjne i preskrypcyjne utrzymanie ruchu to fundament dla przyszłości nowoczesnego przemysłu, który w ReliaSol budujemy już dzisiaj! Dowiedz się, jak połączenie AI z wiedzą ekspercką w naszych rozwiązaniach działa dla firm, które nam zaufały!
Starszy post
Case study: identyfikacja przyczyn usterek powstających w procesie spawania
Nowszy post
Case study: wczesna detekcja awarii napędów robotów
0 0 votes
Article Rating
Subscribe
Powiadom o
0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments