为什么预测性维护对仓库和 OEM 来说是双赢的
当仓库传送带发生故障时，数以千计的包裹在前往目的地的途中被滞留。
当配送中心的自动叉车发生故障时，工作人员必须介入，用手移动货物托盘，并保持订单履行正常进行。
当负责履行的自动分拣和包装机出现故障时，未处理的包裹会迅速堆积并扰乱仓库流程。
在物料搬运中，每当关键设备停止工作时，生产力、收入和客户忠诚度都会下降。
但是，如何在停机发生之前阻止停机呢？通过识别失败的早期预警信号。
由于预测性维护可在故障发生之前主动检测故障，因此可确保仓库运营平稳运行。
传感器网络监控设备运行状况并收集有关振动、温度、速度和电池运行状况等作参数的数据。然后分析这些信息的模式和差异，以检测磨损的早期迹象。当发现异常时，维护团队会收到警报，以便他们可以完成必要的维修。
原始设备制造商可以通过预测性维护获得优势
物料搬运团队通常缺乏对其关键系统性能的可见性，这使他们无法识别故障警告信号。接下来哪些机器可能会发生故障？效率是否由于轻微的系统延迟而被忽视而损失？某些组件的磨损速度是否比预期的要快？
提供物料搬运设备和解决方案的原始设备制造商和系统集成商可以通过提供实时监控和预测性维护专业知识，在竞争激烈的市场中脱颖而出。这些功能为物流团队提供了优化运营和防止意外中断所需的可见性。
这使合作伙伴关系超越了机器设计和交付，将持续维护和支持纳入其中，以加快订单处理速度并降低运营成本。
现实世界中的预测性维护：使机器能够与作员对话
在最近的一个真实例子中，仓库的码垛机器人经常出现故障，这迫使昂贵的服务工程师打电话，每次都会导致生产停止。每次延迟都会导致收入损失、员工闲置以及运营中断后急于诊断问题。
为了减少呼叫，仓库团队需要了解其设备的情况。因此，他们与OEM合作，集成了远程监控（访问设备性能和潜在问题的实时更新）和预测分析（检测振动和电机效率等条件的细微变化）。
机器无需等待作员 停机，而是 能够在故障发生之前告诉作员存在问题。实时洞察不是事后审查机器数据，而是使数据在现场具有可作性。
对于仓库来说，这一变化大大降低了与紧急呼叫相关的成本。它还对正常运行时间产生了积极影响。
对于OEM来说，它解锁了一个新的收入来源 - 可能是经常性收入的来源。由于他们可以为仓库客户提供有关机器正常运行时间、 整体设备效率 （OEE） 和即将到来的维护需求的更多信息，因此可以为运营带来更多价值。这意味着更牢固的关系和增加的利润。
最后，这些能力使OEM能够制造更好的设备。当他们的团队监控多个站点和客户的机器洞察力时，他们可以看到某些系统组件在现实世界中的性能，识别潜在的故障点，并在新机器离开生产车间时对其进行改进。
按照自己的节奏转变物料搬运
为了提前发现设备故障并保护正常运行时间，仓库和配送中心必须能够捕获和移动其数据。这就是我们的切入点。
Belden的完整连接解决方案将有关机器性能、预测性维护和系统警报的信息从设备传感器传输到控制室、云平台和企业系统。
例如， Belden Horizon Data Operations （BHDO）允许设备完全连接到网络。它可以从PLC中提取数据，并将其添加到典型的预测性维护应用中传感器收集的振动和温度数据中。通过实现快速、准确的数据流，Belden帮助物流团队了解运营效率方面的可能性。借助机载计算功能，可以在机器上处理数据并减少进入云的信息量，从而降低成本并加快数据处理速度。
无论您是依靠简单的电子邮件来提醒团队成员注意问题，还是提供 AI 模型来精确预测故障，无论您和您的数据身在何处，我们都可以满足您的需求。通过量身定制的数字路线图，您可以以适合您的速度和投资水平规划转型。
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关于作者
James Stokes于2021年加入Belden，领导着一支由Belden工业网络专业人员组成的离散自动化领域团队。他和他的团队利用自己的经验与客户合作，找出网络和应用中的痛点和差距，以创建有针对性的Belden解决方案。他还借鉴了之前在项目管理、软件开发和数字迁移方面的经验，带来了全面的方法来帮助客户改进对技术的使用。