기업에서 설비 가동 시 설비의 컨디션에 따라 열, 진동, 소음 등이 동시에 발생되는데, 설비의 고장예방을 위해서 설비점검이 매우 중요함에도 불구하고 숙련된 작업자가 오감이나 경험으로 설비의 상태를 점검하여 데이터를 수 작업으로 종이 sheet에 작성하고 있어 데이터의 신뢰성이 떨어지며, 비효율적으로 점검이 이루어지고 있습니다. 또한 고장 예측진단을 위한 열화상분석, 진동분석, 윤활 분석, 초음파 분석, 모터서킷분석 등 장비를 활용하여 수집된 데이터는 부문별로 작성되어 비효율적이어서 정보공유를 위한 통합이 필요한 실정입니다.

      

MAINTelligence™의 분류체계(Hierarchy)는 Tree 구조로 되어 있으며, 데이터 측정치의 알람(Alarm) 값을 정의하여 PDA 또는 진단 장비의 Data를 입력하면, 시스템에 입력한 데이터를 기준으로 위험 (Critical) / 주의 (Caution) / 정상 (Normal)의 3단계로 값을 측정하여 데이터 베이스에 저장됩니다.

      

통합 예측정비 시스템인 MAINTelligence™는 DataManagers, Route Managers, Graph System, Query System, Image System, Report System, Data Import/ Export System 기능 들을 한 화면에서 통합적으로 분석하여, 설비의 컨디션에 의한 처방을 할 수 있도록 지원합니다.

      
      
      

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