Tidlig avdekking av feil gir kostnadsbesparelser
Prediktivt vedlikehold bruker informasjon oppnådd ved hjelp av sømløs innsamling av data og avansert analyse for proaktivt styring av utstyrets helsetilstand og ytelse. I stedet for å produsere til det oppstår en feil og benytte tidsbaserte vedlikeholdsstrategi, som er ineffektive og kan forårsake alvorlige mekaniske feil, overvåker nå produsenter sanntidsdata, analyserer viktige ytelsesindikatorer (KPIer) og ytelsesmålinger, og forutser når et utstyr trenger service.
Ved å eliminere planlagt vedlikehold og redusere uventede feil, maksimerer prediktivt vedlikehold tilgjengeligheten, reduserer kostnadene og øker produktiviteten.
Les hele White Paperet her.
siemens_mindsphere_for_predictive_maintenance_sb_tcm27-64985.pdf
Mer dreiemoment i samme størrelse
NORD Drivesystems har optimalisert ytelsen til sine Univcase snekkegear, slik at behovet for å bytte til neste størrelse kan bortfalle – avhengig av applikasjonen. Redusert slitasje gir girenhetene høyere driftssikkerhet og lengre levetid.
Green Cargo velger HxGN EAM
Green Cargo, Sveriges ledende aktør innen jernbanelogistikk, har valgt Prevas som implementeringspartner for plattformen HxGN EAM (Enterprise Asset Management).
EG Maintenance har styrket kundestøtten med ny support konsulent
EG Maintenance har ansatt Fillip Grunnsund som Customer Support Consultant for å møte økende etterspørsel og sikre enda tettere oppfølging av selskapets kunder.
Automatisert sliping av rillestål
K. Kværner på Kløfta har vært spesialist på produksjon av listverk siden 1934. God fagkompetanse og moderne produksjonsutstyr gjør at de kan drive virksomheten i Norge.
– Vi satser mye på spesialhøvling. Det er en nisje i markedet, og med vår nye, automatiske slipemaskin kan vi produsere lister og profiler i små serier, sier daglig leder Kåre Knudsen i K. Kværner Industri AS.
