마이닝 머신 자신의 고품질 데이터를 때때로 모니터링해야합니까?

광업 기계 용서 서비스 중 품질 데이터를 지속적으로 모니터링해야합니다. 이것은 선택적인 일상이 아니라 안전, 생산 유지, 비용 관리 및 관리 최적화를위한 생명선입니다. 다음은 핵심 이유입니다.

치명적인 실패를 방지하기위한 조기 경고 :
캡처 숨겨진 악화 : 채굴 조건은 매우 가혹합니다 (무거운 짐, 충격, 부식, 마모). 균열 전파 속도, 임계 차원 변형 및 비정상 진동 스펙트럼과 같은 품질 데이터 모니터링은 가시 손상 또는 갑작스런 장비 종료 전에 내부 손상 또는 성능 저하의 징후를 감지 할 수 있습니다.
체인 손상 방지 : 치명적인 단조 실패 (예 : 변속기 샤프트 골절, 기어 플레이트 크래킹)는 종종 심각한 장비 손상과 심지어 직원 안전을 위험에 빠뜨립니다. 지속적인 모니터링은 그러한 치명적인 사고를 방지하기위한 마지막 방어선입니다.

서비스 수명 최대화 및 교체 타이밍 최적화 :
맹목적인 교체에 작별 인사를하십시오 : 교체를위한 경험 또는 고정주기에만 의존하면 수명이 너무 일찍있는 구성 요소 (너무 일찍 교체) 또는 갑작스런 폐쇄의 위험이 있습니다 (너무 늦게 교체). 품질 데이터 (예 : 남은 벽 두께, 중요한 영역의 경도 감소 및 특정 영역의 누적 변형)는 과학적 기반을 제공하여 "필요에 따라 대체"를 달성하고 모든 안전 가치를 추출합니다.
차동 마모 처리 : 동일한 유형의 단조의 마모 속도는 작업 조건과 장비 위치에 따라 크게 다릅니다. 모니터링은 특정 구성 요소와 부품이 긴급하게 유지 보수가 필요한 것을 정확하게 찾을 수 있으며, 하나의 크기는 모든 접근 방식에 적합합니다.

지속적인 생산을 보장하고 예상치 못한 다운 타임 손실을 줄입니다.
계획된 유지 보수의 초석 : 광산 폐쇄 비용은 엄청납니다. 안정적인 품질 데이터는 예측 유지 보수를위한 핵심 입력입니다. 생산 침체 또는 계획된 다운 타임 윈도우 중에 피할 수없는 교체 및 수리를 예약하여 계획되지 않은 다운 타임의 압축을 극대화 할 수 있습니다.
체계적인 위험 식별 : 지속적인 모니터링은 동일한 부분 또는 용모의 배치에서 빈번한 비정상이 발견되면 설계 결함, 재료 문제 또는 프로세스 변동을 빠르게 경고하여 루트에서 고장 체인을 차단하고 전반적인 운영 안정성을 향상시킬 수 있습니다.

지속적인 개선을 주도하기 위해 설계 및 재료 선택을 검증하십시오.
실제 성능 테스트 분야 : 실험실 데이터가 아무리 좋은지에 관계없이 실제로 테스트해야합니다. 서비스 중 품질 데이터는 가장 정통하고 잔인한 성능 보고서입니다. 원래의 재료 선택, 구조 설계 및 제조 공정이 광업 환경의 황폐화를 실제로 견딜 수 있는지 확인할 수 있습니다.
반복 최적화의 기초 : 항상 먼저 마모되는 곳은 어디입니까? 스트레스 농도는 어디에 심각합니까? 어떤 자료가 기대 이상으로 수행되거나 실패합니까? 혈액과 눈물과 교환 된 이러한 데이터는 설계 개선, 재료 업그레이드 및 차세대 제품의 프로세스 최적화를위한 가장 귀중한 원동력입니다. 그것 없이는 개선은 고립 된 일과 같습니다.

유지 보수 비용을 엄격하게 제어하고 폐기물 제거 :
정확한 자원 할당 : 광산 유지 보수 비용은 바닥이없는 구덩이입니다. 품질 모니터링 데이터는 유지 보수 노력을 안내하여 가장 약하고 가장 위험한 링크를 정확하게 타겟팅하여 최첨단에 돈을 소비합니다. "종합적인 유지 보수"또는 "두통 의사"의 비효율적 인 투자를 과도하게 낭비하지 마십시오.
공급 업체 성능 평가 : 다른 공급 업체가 제공하는 "유사한"용서의 수명 및 안정성은 실제 서비스마다 크게 다를 수 있습니다. 객관적인 품질 데이터는 공급 업체의 실제 수준, 비용 효율성 및 계약 성능 능력을 평가하기위한 어려운 통화입니다.