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B2B企业如何使用预测性维护来改善服务体验?-瑞泰CRM

维护组织的主要目标是资产可用性最大化和减少停机时间。当设备出现停机时,用户体验和业务操作都会付出代价。随着物联网智能家居的兴起,客户越来越希望在需求出现之前解决问题。

有两种常见的传统维护方法:

1、反应式(运行到故障)维护

2、预防性维护

反应式/运行到故障管理的逻辑简单明了。当机器坏了,你就修理它。预防性维护是时间驱动的。换言之,维护任务基于运行时间,运行时间基于设备类型的统计或历史数据。

预防性维护

预防性维护计划基于平均故障时间(MTTF)。虽然这种方法具有计划简单的优点,但它也有缺点:

维护可能发生得太晚,导致设备损坏和工人的危险

可以在不需要时进行

这两种方法都无法最大限度地减少服务中断

基于状态的维护

基于状态的维护是一种基于设备实时状态驱动维护操作的方法,通常通过检查或使用来自嵌入式传感器的数据进行监控。只有在机器出现故障迹象后才开始维护。必要的维护干预可能不适合生产调度。

使用物联网进行预测维护

进入预测性维护,它使用物联网和或连接传感器,结合分析和机器学习,在尽可能早的时间点预测未来某个时间点所需的维护操作。预测性维护还可以预测设备的最佳服务时间,因此在预期的维护需求之前尽可能地进行维护,或者“及时”进行维护。

有效的预测维修解决方案在以下方面做得很好:

1.增加正常运行时间

2.减少操作/维修成本

3.消除意外故障

预防性维护是通过定期维护的性能来降低机器发生故障的可能性,而预测性维护则不同,它依赖于数据来确定机器在发生故障之前发生故障的可能性。

从修理和更换到预测和修复

这使得制造商可以使用预测分析从维修和更换模型转移到预测和修复维护模型。预测分析依靠数据、统计、机器学习、人工智能和建模来预测未来的结果。这些特点使预测性维护成为一种数字化的主动性。

预测性维护模型的成功取决于三个主要组成部分:

1.提供正确的数据(相关、充分和质量)

2.适当地构建问题框架

3.除了数据收集和数据传输外,还要正确评估预测

随着计算能力、机器学习甚至人工智能完全集成到智能面板中,维护的预测模型将变得更加精确。

预测性维护改变了现场服务管理

当现场服务管理和预测性维护集成在一起时,它们共同推动了一个成功的案例,以缩小服务中的自动化差距。通过其分析,预测性维护平台可以自动生成基于即将发生的故障,弃用性能等的预设条件的工作订单。

这些工单可以包含扩展的详细信息,包括所需的技术人员技能,执行工作订单的当天/周的最佳时间,后续步骤等。可以通过提供有关服务历史,先前故障,部件更换和故障率以及已经监控和报告的使用数据的数据来发挥作用。

集成的性质将使成功的预测性维护解决方案成为可能。这使制造商能够优化资产绩效,并更加注重实现业务成果。

实施预测性维护的好处

实施预测性维护的制造商可根据需要和应用获得许多好处。好处可能包括:

1.减少因系统故障导致的意外停机

2.提高生产效率,产能和质量

3.降低维护成本,延长设备使用寿命

4.提高技术人员的利用率

5.可靠稳定的操作,提高安全性并节省劳动力成本

通过使现场服务公司能够针对停机的日期、时间、长度和持续时间设定正确的期望,预测性维护可以提高客户满意度。这可以在维护物联网智能家居时实现主动维护。

瑞泰全渠道智能化服务系统 (ServiceONE) 可整合IOT设备以获取设备运行及故障信息,自动触发服务并实现预测性服务。

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