工厂设备全生命周期管理要多少钱

时间:2024年10月02日 来源:

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当设备出现故障时,公司在使用相同数量的劳动力和设施空间的情况下,产量会减少。有时,这些成本甚至会上升,因为维护团队可能需要加班才能让系统重新启动和运行。另一个重要成本,特别是对于使用易腐烂货物的工厂来说,是产品丢弃或损坏的成本。例如,一家牛奶加工厂将有24到48小时的时间来完成生产,具体取决于外部温度。如果问题没有及时解决,整批牛奶都将被扔进垃圾箱。无形成本除了*直接的停机成本之外,还有其他一些成本可能难以计算,但会对公司的业绩产生负面影响。首先是库存耗尽的成本。如果生产暂停几个小时,库存就会开始减少。一旦生产恢复,工厂将不得不弥补损失的生产力,以继续像往常一样为客户提供货物。这意味着员工可能不得不加班,机器将满负荷工作,从而增加成本。如果工厂无法弥补,且客户没有得到及时供货,制造商就可能会面临失去客户的成本。当停机时间影响到客户时。

    在当今这个高度数字化、自动化的时代,物联网(InternetofThings,IoT)技术正以前所未有的速度改变着各行各业的生产运营方式,尤其是在确保生产正常运行时间(Uptime)和提高生产效率方面,物联网展现出了其不可替代的关键作用。我们在各个领域都面临着供应链问题。供应问题背后的一个关键原因是生产停机。据估计,由于停机时间,工厂可能会损失多达20%的生产率。预测性维护的概念可以追溯到90年代。传感器的不可用性和计算资源的缺乏使得当时的实施变得困难。物联网、机器学习、云计算和大数据分析的引入使预测性维护成为主流。特别是,物联网对预测性维护至关重要。它能够将机器的物理动作转化为数字信号,如振动、温度和电导率,以便处理和分析。正如研究数据显示,计划外停工的财务影响是非常严重的。报告发现,由于计划外的停机时间,大型工厂每年损失323个生产小时。收入损失、重新启动生产线、财务罚款和员工闲置时间的平均成本达到每小时。使用工具、材料、清单和剪贴板进行设备维护的传统方式效率低下。在物联网时代,您可以在问题发生时专注于解决问题,而不是寻找症状。基于物联网的预测性维护提供了了解设备和环境条件所需的数据。系统根据设备运行数据和历史维修记录,预测备件需求,实现备件的采购和库存管理,降低了备件成本。

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