Как На основе данных Обслуживание Преобразования Материалы Погрузочно-разгрузочные работы

 

Data-driven insights can help optimise the performance, maintenance and sustainability of warehouse automation and materials handling, explains Dan Migliozzi, Sales & Marketing Director, at Инвар Групп.

 

Текущий материалы погрузочно-разгрузочные и интралогистика оборудование есть удивительно надежно. Тем не менее, есть есть а многое уйти неправильно – все те механические детали подобные ролики, подшипники, моторы, ремни, не к упоминанию переключатели, датчики и те отдых из электроники. Для многих бизнес это оборудование есть фундаментальный – если it's офлайн, все остановки.

 

Неожиданные сбои, и незапланированные обслуживание и ремонт, don't just увеличивают затраты и ухудшают клиент обслуживание, они имеют прямые и значимые экологические и устойчивые воздействия. но посредством внедрением данными управляемыми поддержанием стратегиями эти затрат, производительность, и окружающая среда воздействия можно быть значительно снижено.

 

Дон'т быть зашоренный

Некоторые компании, particularly те с с ограничено внутрифирменные возможности, работа on an 'if it ain't broke, don't fix it' basis. This may appear to reduce unneeded downtime and cost, but is a high-risk strategy. There's a well-known law that states if something can fail, it will, and at the worst possible moment e2�� peak season, rush order, Bank Holiday weekend when the запасные запчасти склад есть закрыто. Нет рекомендуется.

 

А более сложный подход есть то из запланировано, запланировано обслуживание. Компоненты предмет к износу, или иначе вероятно потерпит неудачу, заменяется в регулярно интервалы – как рекомендуется по по оборудование производитель, или основанный на горький опыт. Этот подход тоже имеет недостатки.

 

The ожидаемый жизнь из а часть есть а статистический конструировать – некоторый будет потерпит неудачу ранло; другие может быть хорошо для многое дольше. Обслуживание интервалы есть часто основано на календар, скорее чем количество и природа из использования оборудования имеет испытан – типично, все части из а дано 'продолжительность' будет будет заменено ли они нуждаются это или нет. Идеально хорошо части есть отправлено для лом. Между тем, the performance of other components may be degrading, well in advance of their 'due' replacement date. This may have knock-on effects on the condition or

Жизнь Другое Система Компоненты%2С В то время Увеличение Потребление Из Энергия%2С Смазочные материалы И Другое Расходные материалы. Нет Это Есть Благо для Устойчивости.

 

Подход интеллектуальный основанный на данных

Maintenance doesn't have to be this произвольный. Most materials handling automation gathers a plethora of condition monitoring and other data that can be used in a preventive maintenance approach – key parameters, возможно the energy consumption of motors, or the temperature of bearings, can be monitored, and generate alerts and warnings before the худшее происходит.

 

 

We can bring together both historical and real-time data, from SCADA и другое системы, к идентификация сбой области и причины – оба раз события и регулярный износ-и-разрыв, средний времен между сбои, и простои требуемый для принять действие. Мы можем используемым данными на фактическим загрузкам и использованию, скорее чему проишедшим временам, предсказать которые компоненты являются вероятно кому требуют замене и когда – и которые идентичные компоненты должен все еще быть хорошо. Все Сайты Мы Установим Имеем Это Данные Ожидание Будем Использовано И Мы имеем Программное Обеспечение Инструменты Способные Из Анализируют Это Данные, Информировать Наши Решения На На Самый Подходящий, Пропорциональный Действия К Принять.

 

Далее, программное обеспечение расширяет обучение, поощрение непрерывное улучшение и потенциально раскрытие где инвестиции в новое оборудование, или подходящие обновления и улучшения – или indeed персонал и оператор обучение – может быть необходимо.

 

Данные управляемые обслуживающие средние то оборудование может работает дольше в максимум мощность, и сокращают те незначительные заторы и другое инциденты, пока необходимое простои может быть оптимизировано к костюму шаблонам из работы. Это делает наилучшее использование из инженер персонал (внутреннее или внешнее), предвидеть потребность для, и обеспечить наличие из необходимое запас и замену детали так то обслуживание простои есть не потрачено впустую.

 

Устойчивое развитие стратегии

Аналитика позволяет для эффективного использования а самый критический ресурс – планирование где и когда обученный персонал будет необходимо, и что их обучение потребности есть.

Эффективные поддерживают стратегии поддерживают отходы сокращают цели посредством сокращению ненужному использованию затратным (в экономическим и экологическим условиям) замена запчасти. Запчасти могут восстановлены когда они есть все еще способны для быть восстановлены скорее чем утилизированы.

 

Данные управляемые профилактические обслуживающие обеспечивают эффективные производительность из автоматизации, таким образом снижают потребление из энергии и расходные материалы – a плохо изношенный конвейер лента может потреблять 2-6 раз раз как много энергии как один в хорошо состояние. Больше в целом, аналитика может быть использовано драйв тока автоматизация в самый энергоэффективный режимы.

 

 

Автоматизация может смягчить или устранить многие из здоровье & Безопасность риски связанные с склад операции, такие как подъем. Оборудование это есть хорошо поддерживается так как оставаться внутри своем разработанным эксплуатационным оболочивание является неотъемлемо безопаснее.

 

Важно , аналитика может выявить различия в в жизненном цикле воздействия из деталей и материалов от разных поставщиков, который может помочь информировать устойчивый закупки политики.

 

И Вулст Физическое Обслуживание Операции Неизбежно Понести Простои И Другое Раунд В Вековой Битва Между Операциям И Инженер, Машина Мониторинг Средства Необходимо Остановить Линия Для Инспекции и Оценка Есть 2c разборка оборудования для инспекции есть себя а признанная причина неудачи!

 

Мы все справедливо обеспокоены о устойчивости из наших компаний' операции. Интеллектуальный склад автоматизация поддерживаемый по а данные аналитический подход к обслуживанию который прогнозирует и предотвращает оборудование сбои, воля сократит время простоя, улучшить затраты и обслуживание уровни, и значительно снизить окружающая среда воздействие операций, обслуживание, и ремонт.