PdM-O 예측 유지보수 최적화
예측 유지보수 (PdM)에는 다가오는 장비 고장을 식별하고 고장이 발생하기 전에 PM (예방 유지보수)을 수행하는 많은 기술이 포함됩니다.
PdM은 조건 기반 유지관리라고도 합니다.
BQR의 PdM-O 모듈은 다양한 자산 계층 수준에서 장비에 대한 예방 유지보수 (PM) 이벤트, 장비 노화 (고장 분포), 물류, 비용 및 유지보수 작업 그룹화를 고려한 기간을 최적화합니다.
예정된 예방 유지보수 주기를 최적화하려면 여기를 클릭하세요..
효과
하이라이트
최적화는 어셈블리가 열리는 횟수를 줄이기 위해 검사 작업을 그룹화합니다.
예측 유지보수 최적화를 수행하기 위한 단계
1) 가져오기 (선택 사항)
- BQR의 핵심 데이터베이스를 사용하여 BQR의 FMECA에서 블록계층 구조, 부품 및 고장유형 가져오기
- 또는 CSV 파일에서 데이터 가져오기
2) 사용자 입력
- 수명주기기간 및 운영 프로파일과 같은 프로젝트 데이터 정의
- 각 블록에 대한 신뢰성 모델 정의, 수리 및 교체 정책 정의
- 예비 재고, OEM, 창고 및 운송 경로를 포함한 자산의 물류 옵션 정의
- 검사 비용, 유지보수 작업 및 가동 중지시간 정의
- 각종 검사 및 유지보수 작업에 필요한 자원 정의 (선택 사항)
- 비용과 가용성을 비교하기 위해 추가 시나리오 정의
3) 분석
- 소프트웨어에 의한 사용자 데이터 유효성 검사. 데이터가 누락된 경우 사용자에게 알림
- 소프트웨어는 각 블록의 검사 간격을 최적화하고 높은 자산 가용성을 유지하면서 수명주기 비용 (LCC)을 최소화하는 최적의 일정을 찾습니다.
4) 보고서
- 자세한 검사 일정
- Excel, HTML 또는 Word 파일 형태로 저장
특징
- 유연한 자산 모델
- 부품 라이브러리 제공
- Excel 또는 BQR CARE에서 계층구조 가져오기
- 빠른 분석
- 검색 및 정렬 기능
- 데이터가 불완전하거나 일관성이 없는 경우 사용자에게 알림
- 초보 및 고급 사용자를 위한 자세한 도움말 및 사용자 인터페이스