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Indicadores de pie de máquina
Una solución de mantenimiento predictivo a nivel local (máquinas de velocidad variable, diversos componentes técnicos)
Para sus equipos de producción críticos en términos de tiempo de interrupción o de difícil acceso, puede reducir los riesgos de explotación, aumentar el tiempo de producción y reducir los costes (tiempo de interrupción, suministro de piezas).
- Amplia gama de sensores: vibración (por cable/ inalámbrica), temperatura, velocidad, aceite, recuento de partículas, presión, flujo, …
- Análisis detallado del tipo de defecto: desequilibrio, desfase, rodamiento, engranaje, juego mecánico, defecto de la correa, fenómenos electromagnéticos
- Supervisión de los umbrales de tolerancia
- Historial de mediciones: almacenamiento local de datos
- Informe de alarma por correo electrónico en caso de desviación (módulo eWon)
Opcional:
- Apoyo técnico de DV GROUP (contrato Hotline): control remoto criptado, análisis espectral, diagnóstico y asesoramiento.
- Informe de alarmas: visualización, notificaciones (SMS, correo electrónico).
Caso de estudio :
MALTEUROP
Necesidad / Contexto
MALTEUROP wanted to anticipate mechanical breakdowns on its 2 kilns, critical equipment at their Aire sur la Lys and Pringy sites. As well as the critical nature of the installation, the maintenance of its high-power motors is costly and complex.
Soluciones
- Commissioning of an in-situ vibration surveillance system. The aim of this system is to foresee mechanical breakdowns via a continuous surveillance system. It therefore has to trigger alerts when the threshold is passed. In order to offer an efficient surveillance of the kiln ventilators, 10 vibration measuring points were identified. - At first, the system had to be autonomous, with a historical record of local data. An extension to a cloud data archive had to be possible.
Resultados
- Increased reactivity on the appearance of breakdowns thanks to alarms by e-mail and SMS. - The project will be expanded to the other two French sites and two German sites.
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de Mantenimiento Predictivo
