Comparação de métodos de análise estatística de falha de termopar para otimização de custos de oficina

As oficinas devem contar rotineiramente os dados de falhas dos termopares para otimizar as marcas de aquisição, adaptar os ciclos de manutenção e reduzir peças sobressalentes abrangentes e custos de perda. Existem três abordagens de análise estatística padrão, incluindo estatísticas de categorização de frequência de falhas, comparação de custo-benefício da vida útil e análise de correlação de falhas de carga de produção. Este artigo analisa as circunstâncias aplicáveis, a complexidade da recolha de dados e a utilidade de cada abordagem para a tomada de decisões.

Método 1: Estatísticas de classificação de frequência de falhas (método básico de gerenciamento diário)

Aquisição de dados: Quantidade total mensal de falhas, proporção da quantidade de tipo de falha (desvio, circuito aberto, curto-circuito, danos mecânicos, erro de fiação).

Etapas da operação: Para registrar o código de falha durante cada manutenção, para totalizar uma porcentagem de cada categoria de falha no final do mês, para construir um gráfico de proporção de falhas.

Aplicação de decisão: Quando a proporção de defeitos causados ​​pela deriva térmica for superior a 40%, substitua por termopares anti-deriva tipo N e reduza o ciclo de limpeza de carbono; quando a proporção de danos mecânicos de circuito aberto for dominante, melhore a proteção da tensão da fiação e o isolamento de vibração.

Vantagens: Fácil coleta de dados, custo mínimo de mão de obra estatística, adequado para oficinas de pequeno e médio porte com trabalhadores limitados no gerenciamento de dados.

Desvantagens: Não é possível medir as perdas económicas de diversos problemas, apenas recomendações qualitativas para melhoria sem referências numéricas de custos.

abordagem 2: Comparação custo-benefício da vida útil (abordagem de avaliação do fornecedor para aquisição)

Dados coletados: Preço pago por unidade de termopar de marca, período médio de vida útil, média de horas gastas em manutenção mensal, perda média de receita por paradas causadas por falha, perda por sucata de produtos defeituosos.

Índice de cálculo: Custo diário total de cada marca=(custo de amortização de compra + custo de mão de obra de manutenção + perda de sucata por paralisação) / dias reais de serviço.

Aplicação da decisão: O custo abrangente de termopares genéricos domésticos do tipo K, alternativos domésticos de alta qualidade e termopares estrangeiros do tipo N em um dia é comparado, e a marca com o menor custo abrangente diário é selecionada sob a carga de produção.

Vantagens: Todas as perdas ocultas podem ser quantificadas em custo numérico. A base de dados de ajuste orçamentário de compras e substituição de marca pode ser fornecida diretamente.

Desvantagens: A quantidade de trabalho na coleta de dados é enorme e o sistema MES precisa registrar o tempo de inatividade e a quantidade de sucata ao mesmo tempo.

abordagem 3: Análise de correlação de falha de carga de produção (abordagem de otimização do ciclo de manutenção)

Dados coletados: Tipo de carga de produção (três turnos contínuos / dois turnos intermitentes / teste de um turno) Tempos médios diários de ciclo de moldagem Corrosividade do material de processamento Intervalo médio de falhas do termopar em dias

Etapas operacionais: Estabeleça uma curva de correlação entre a intensidade da carga de produção e o ciclo de falha e calcule o ciclo diferenciado ideal de calibração e limpeza para cada modo de carga.

Aplicação de decisão: A linha de produção de material corrosivo de três turnos de alta carga reduz o ciclo de calibração para 30 dias; moldes de teste de turno único e baixa carga prolongam o ciclo de calibração para 180 dias, equilibrando a mão de obra de manutenção e o controle de risco de falha.

Vantagens: Garantir uma gestão de manutenção diferenciada e refinada, eliminar desperdícios de manutenção excessiva ou riscos de qualidade de manutenção insuficiente.

Desvantagens: Longo ciclo acumulado de dados, pelo menos 3 meses de registro contínuo de falhas para desenvolver uma boa curva de correlação.

Workshop de ideia de aplicação estatística composta

Pequenas oficinas: basear a gestão diária nas estatísticas mensais de classificação de falhas do método 1.

Oficinas de produção em massa de médio a grande porte: Método 1 + Método 2, classificação mensal de falhas + avaliação trimestral de custo-benefício da marca para alterar estratégias de aquisição e manutenção.

Oficinas inteligentes com coleta completa de dados MES Sobreponha a análise de correlação de carga do Método 3 para obter controle de risco e custo de termopar totalmente digital refinado.