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快速消费品行业是千变万化的，随着消费者改变他们的期望和购买行为，每天都有新的竞争者出现。
因此，快消品工厂正在采取措施改进数据采集，使生产流程更加精简，以减少浪费，减少错误控制工程网版权所有，消除计划外停机时间，并集成自动化。运营效率的提高可以帮助快消品工厂通过降低成本和更快地向消费者提供更多的货物来超越竞争对手。
糟糕的维护策略会降低工厂的整体生产能力。比如，您很难权衡生产时间损失的风险与潜在故障的风险。目前，大多数工厂维保部门都被迫在最大限度地延长零件的使用寿命和设备停机风险之间进行复杂的平衡，以应对这一困境。值得庆幸的是，预测性维护的兴起可以使机器最大限度地延长设备部件的使用寿命控制工程网版权所有，同时避免机器故障，从而提高生产效率。
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向精益生产转变的一个重要部分是从被动维护转向预测性维护——并依赖于数据采集来实现。
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被动性或修复性维护涉及在设备出现故障后对其进行维修。被动性维护通过将资产使用到其极限来提供资产的最大利用率，进而实现资产的最大生产产出。然而，仅在资产失效之前，这种策略是有益的。故障后，修复资产的成本可能会超过将其运行至故障所获得的生产价值。此外，当零件开始振动、过热和断裂时，可能会发生额外的机器损坏，可能导致进一步昂贵的维修成本。
预测性维护是通过技术、传感器和数据来实现。通过持续监测设备性能，我们可以预见和预测故障，从而在故障发生前解决问题。
预测性维护提供更好的可预见性
假设您买进了一台执行快速和贴标签任务的机器，而这台机器装有高度可靠的优质电机——但电机最终会出现故障，因为它有不断运动的部件。在某一时刻，当电机的部件不再运动时，电机的使用寿命就会耗尽。
如果您的工厂在被动性维护模式下运作，则您可能不会意识到电机存在问题，直到它出现故障，设备停止运行。这可能会导致生产线意外停止运转。然而，在一个可预测的环境中，数据可以警告您有关异常情况，这些异常情况未来可能存在问题如过热、过载、振动等。您有机会在时间和金钱损失之前干预并纠正问题。
过去几十年来汽车的发展很好地反映了当今快速消费品世界正在发生的事情。在20世纪60年代和70年代，没有太多的仪表板警告标志来指示潜在的发动机故障。直到发动机停止工作前的几分钟，您才发现发动机有问题（爆裂声或黑烟可能是第一个线索）。
今天，汽车配备了最先进的警示灯、指示灯，甚至应用程序www.cechina.cn，以便在出现问题时通知到您。通过持续监测可能影响性能的传感器和信号——并依靠数据采集将这些信息传输至正确的位置——您会发现发动机检查灯的意义以及问题的严重程度，从而采取措施。这正是快消品行业在工厂自动化方面的发展方向。数字化流程可以让我们更好地了解生产的每个步骤。
数据采集对于预测性维护的作用
如果您希望使流程自动化，并将设备缺陷检测纳入预测性维护，则必须从整个生产环境中收集数据。
数据采集框架是预测性维护的一个关键组成部分，它提供了从不同来源提取、转换和加载数据以进行处理和分析的路线图——通常是将数据从原址迁移到云中。数据采集过程可以实时进行，以支持运营决策。
建立数据采集框架
建立数据采集框架的第一步涉及工厂和控制系统中的工作流程和可靠性评估。目前正在对哪些信息和流程进行数字化？为了提高效率和实施预测性维护，哪些需要数字化？这些问题的答案也为您提供了今后工作的基准。
一旦评估了工厂的情况，您就可以规划出建立数据采集框架所需的步骤。该框架概述了将数据从各种来源传输到存储库或数据处理工具的流程。
数字化旅程的下一步
Belden的目标是为您的工厂提供指导和解决方案，帮助您变得更精简和更高效，这样您就可以根据数据传达的信息采取行动。
我们可以利用网络评估和审计来评估您的工厂。随着我们的顾问深入发掘挑战和发现机遇，这有助于您（和我们）对您的业务工作流程和过程有一个全面的理解。
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