Fluxos de Trabalho e Dashboards de Contabilidade de Manufatura

Este dashboard permite que um engenheiro de confiabilidade faça a transição da manutenção baseada em calendário para a manutenção baseada em condição, correlacionando os modos de falha do equipamento com limites específicos de parâmetros operacionais. Uma tabela de dados detalhada detalha 9,652 eventos de linha de base em relação a tipos de falha específicos, revelando que a Falha de Dissipação de Calor é responsável por 112 eventos ou 32.18% das falhas em uma baixa diferença de temperatura mediana de 8.3 K e torque elevado de 52.4 Nm. Ao calcular automaticamente esses limites de parâmetros medianos, incluindo um pico de consumo de energia de 9.1 kW para Falhas de Energia, a equipe de confiabilidade obtém limites baseados em dados para evitar o tempo de inatividade não planejado.

What it shows:

O rastreamento automatizado de parâmetros elimina a reconciliação manual de planilhas para estabelecer limites de manutenção defensáveis.

Este dashboard elimina erros de sincronização de relatórios ao gerar um resumo narrativo e visualizações a partir do mesmo conjunto de dados para cruzar as taxas de falha de equipamentos e os desvios de sensores. O painel de texto superior destaca explicitamente os principais desvios de sensores, observando uma diferença média de 26.99% no torque e uma diferença média de 34.26% no desgaste da ferramenta, enquanto sinaliza 7 registros que não possuem um subtipo de falha. Um gráfico de combinação visualiza a contagem absoluta e a porcentagem da taxa de falha, mostrando claramente que as máquinas do Tipo L carregam a maior carga com 171 registros sinalizados e uma taxa de falha máxima de 3.79%.

What it shows:

Os relatórios automatizados atendem diretamente aos requisitos de revisão de segurança sem a manipulação manual de planilhas.