Sustav upravljanja održavanjem

Predvidite kvarove prije nego što zaustave vašu proizvodnju

MSF Maintenance kombinira preventivne planove s prediktivnim održavanjem temeljenim na senzorima. Manje kvarova, dulji vijek trajanja strojeva i poslovi održavanja koji se uklapaju u plan proizvodnje.

Zatražite demo Pokrenite PoC

Ključne značajke

Prediktivno održavanjePodaci IoT senzora (vibracije, temperatura, energija) predviđaju kvarove prije nego što se dogode.

Preventivni planoviPlanovi održavanja temeljeni na vremenu i uporabi automatski se generiraju i prate.

Upravljanje radnim nalozimaTehničari primaju, izvršavaju i dokumentiraju poslove na mobilnim uređajima ili dodirnim panelima.

Upravljanje rezervnim dijelovimaZalihe rezervnih dijelova povezane s radnim nalozima — pravi dio uvijek je dostupan.

Integracija s APS-omProzori za održavanje planiraju se unutar plana proizvodnje, a ne protiv njega.

Povijest strojeva i analitikaMTBF, MTTR, % zastoja, stopa hitnih intervencija, stopa usklađenosti i pokazatelji troškova po stroju — potpuna Maintenance 4.0 upravljačka ploča.

Digitalno upravljanje kvarovimaObavijesti koje pokreću operateri (HMI/web) ili automatski senzori — s prioritetom, strukturiranom dokumentacijom i potpunom sljedivošću od kvara do zatvaranja. Bez papira, bez izgubljenih zahtjeva.

Integrirani rezervni dijelovi i skladišteNalozi rezerviraju potrebne dijelove, generiraju međuskladišne prijenose s potvrdom crtičnim kodom i pokreću narudžbe nabave ako zaliha nije dostupna.

Preventivni planovi temeljeni na strategijiStrategije temeljene na vremenu (mjesečno/godišnje) i na učinku (radni sati, broj proizvedenih jedinica) s višeciklusnim raspoređivanjem i faktorima ranije/kasnije smjene koji automatski preračunavaju sljedeće intervencije.

Mjerljivi rezultati

-45%Kvarovi

+20%Vijek trajanja stroja

-30%Trošak održavanja

100%Digitalni radni nalozi

Iz platforme — stvarni zasloni

Maintenance Overview Dashboard — downtime %, MTBF, MTTR, compliance and cost KPIs in one screen

Maintenance Monitoring — live notifications, orders, inspection backlog and real-time status

Anomaly Monitoring — real-time sensor data with automatic maintenance notifications on threshold breach

Često postavljana pitanja

Kakvi su podaci potrebni za prediktivno održavanje?

Podaci senzora s uređaja META Smart I/O ili postojećih PLC-ova — vibracije, temperatura, struja i broj ciklusa tipični su ulazni podaci.

Mogu li ga tehničari koristiti na mobilnim uređajima?

Da, radni nalozi, kontrolne liste i povijest strojeva dostupni su na telefonima, tabletima i MSF panelima.

Funkcionira li s podacima o zastojima iz MES-a?

Da — uzroci zastoja zabilježeni u MES-u automatski stvaraju obavijesti o održavanju.

Sustav upravljanja održavanjem

Ključne značajke

Mjerljivi rezultati

Iz platforme — stvarni zasloni

Često postavljana pitanja

Više članaka

Srodni proizvodi

Spremni vidjeti potencijal svoje tvornice?