Sistem za upravljanje održavanjem

Predvidite kvarove pre nego što zaustave vašu proizvodnju

MSF Maintenance kombinuje preventivne planove sa prediktivnim održavanjem zasnovanim na senzorima. Manje kvarova, duži vek trajanja mašina i radovi na održavanju koji se uklapaju u proizvodni plan.

Zatražite demo Pokrenite PoC

Ključne funkcije

Prediktivno održavanjePodaci sa IoT senzora (vibracije, temperatura, energija) predviđaju kvarove pre nego što se dese.

Preventivni planoviPlanovi održavanja zasnovani na vremenu i korišćenju, automatski generisani i praćeni.

Upravljanje radnim nalozimaTehničari primaju, izvršavaju i dokumentuju poslove putem mobilnih uređaja ili panela na dodir.

Upravljanje rezervnim delovimaZalihe rezervnih delova povezane sa radnim nalozima — pravi deo je uvek na raspolaganju.

Integracija sa APS-omProzori za održavanje se planiraju unutar proizvodnog rasporeda, a ne protiv njega.

Istorija mašina i analitikaMTBF, MTTR, procenat zastoja, stopa hitnih intervencija, stopa usklađenosti i pokazatelji troškova po mašini — potpuna kontrolna tabla za upravljanje Održavanjem 4.0.

Digitalno upravljanje kvarovimaPrijave pokreću operateri (HMI/web) ili automatski senzori — sa prioritetom, strukturiranom dokumentacijom i punom sledljivošću od kvara do zatvaranja naloga. Bez papira, bez izgubljenih zahteva.

Integrisani rezervni delovi i skladišteNalozi rezervišu potrebne delove, generišu transfere između skladišta uz potvrdu barkodom i pokreću porudžbenice ako zalihe nisu dostupne.

Preventivni planovi zasnovani na strategijiStrategije zasnovane na vremenu (mesečno/godišnje) i na učinku (radni sati, broj proizvedenih komada) uz višeciklusno planiranje i faktore ranije/kasnije smene koji automatski preračunavaju buduće intervencije.

Merljivi rezultati

-45%Kvarovi

+20%Vek trajanja mašina

-30%Troškovi održavanja

100%Digitalni radni nalozi

Sa platforme — pravi ekrani

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

Koji podaci su potrebni za prediktivno održavanje?

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

Da li tehničari mogu da ga koriste na mobilnom?

Da, radni nalozi, kontrolne liste i istorija mašina dostupni su na telefonima, tabletima i MSF panelima.

Da li funkcioniše sa podacima o zastojima iz MES-a?

Da — razlozi zastoja zabeleženi u MES-u automatski kreiraju prijave za održavanje.

Sistem za upravljanje održavanjem

Ključne funkcije

Merljivi rezultati

Sa platforme — pravi ekrani

Često postavljana pitanja

Više članaka

Srodni proizvodi

Spremni da vidite potencijal svoje fabrike?