快速消費品行業是千變萬化的，隨著消費者改變他們的期望和購買行為，每天都有新的競爭者出現。
因此，快消品工廠正在采取措施改進數據采集，使生產流程更加精簡，以減少浪費，減少錯誤，消除計劃外停機時間，并集成自動化。運營效率的提高可以幫助快消品工廠通過降低成本和更快地向消費者提供更多的貨物來超越競爭對手。
糟糕的維護策略會降低工廠的整體生產能力。比如，您很難權衡生產時間損失的風險與潛在故障的風險。目前，大多數工廠維保部門都被迫在最大限度地延長零件的使用壽命和設備停機風險之間進行復雜的平衡，以應對這一困境。值得慶幸的是，預測性維護的興起可以使機器最大限度地延長設備部件的使用壽命，同時避免機器故障，從而提高生產效率。
向精益生產轉變的一個重要部分是從被動維護轉向預測性維護——并依賴于數據采集來實現。
被動性或修復性維護涉及在設備出現故障后對其進行維修。被動性維護通過將資產使用到其極限來提供資產的最大利用率，進而實現資產的最大生產產出。然而，僅在資產失效之前，這種策略是有益的。故障后，修復資產的成本可能會超過將其運行至故障所獲得的生產價值。此外，當零件開始振動、過熱和斷裂時，可能會發生額外的機器損壞，可能導致進一步昂貴的維修成本。
預測性維護是通過技術、傳感器和數據來實現。通過持續監測設備性能，我們可以預見和預測故障，從而在故障發生前解決問題。
預測性維護提供更好的可預見性
假設您買進了一臺執行快速和貼標簽任務的機器，而這臺機器裝有高度可靠的優質電機——但電機最終會出現故障，因為它有不斷運動的部件。在某一時刻，當電機的部件不再運動時，電機的使用壽命就會耗盡。
如果您的工廠在被動性維護模式下運作，則您可能不會意識到電機存在問題，直到它出現故障，設備停止運行。這可能會導致生產線意外停止運轉。然而，在一個可預測的環境中，數據可以警告您有關異常情況，這些異常情況未來可能存在問題如過熱、過載、振動等。您有機會在時間和金錢損失之前干預并糾正問題。
過去幾十年來汽車的發展很好地反映了當今快速消費品世界正在發生的事情。在20世紀60年代和70年代，沒有太多的儀表板警告標志來指示潛在的發動機故障。直到發動機停止工作前的幾分鐘，您才發現發動機有問題（爆裂聲或黑煙可能是第一個線索）。
今天，汽車配備了最先進的警示燈、指示燈，甚至應用程序，以便在出現問題時通知到您。通過持續監測可能影響性能的傳感器和信號——并依靠數據采集將這些信息傳輸至正確的位置——您會發現發動機檢查燈的意義以及問題的嚴重程度，從而采取措施。這正是快消品行業在工廠自動化方面的發展方向。數字化流程可以讓我們更好地了解生產的每個步驟。
數據采集對于預測性維護的作用
如果您希望使流程自動化，并將設備缺陷檢測納入預測性維護，則必須從整個生產環境中收集數據。
數據采集框架是預測性維護的一個關鍵組成部分，它提供了從不同來源提取、轉換和加載數據以進行處理和分析的路線圖——通常是將數據從原址遷移到云中。數據采集過程可以實時進行，以支持運營決策。
建立數據采集框架
建立數據采集框架的第一步涉及工廠和控制系統中的工作流程和可靠性評估。目前正在對哪些信息和流程進行數字化？為了提高效率和實施預測性維護，哪些需要數字化？這些問題的答案也為您提供了今后工作的基準。
一旦評估了工廠的情況，您就可以規劃出建立數據采集框架所需的步驟。該框架概述了將數據從各種來源傳輸到存儲庫或數據處理工具的流程。
數字化旅程的下一步
Belden的目標是為您的工廠提供指導和解決方案，幫助您變得更精簡和更高效，這樣您就可以根據數據傳達的信息采取行動。
我們可以利用網絡評估和審計來評估您的工廠。隨著我們的顧問深入發掘挑戰和發現機遇，這有助于您（和我們）對您的業務工作流程和過程有一個全面的理解。
在此基礎上，我們創建一個獨特的藍圖和商業計劃，旨在滿足您特定的關鍵績效指標和需求，同時確保您的網絡超越行業基準并使投資回報最大化。
