रोबोट दोष प्रबंधन और निवारक कार्य

दोष प्रबंधन और निवारक कार्य को बड़ी संख्या में आम गलती के मामलों और लंबे समय तक विशिष्ट गलती के मामलों को संचित करने की आवश्यकता है, दोषों के प्रकारों पर वर्गीकृत आंकड़े और गहन विश्लेषण करते हैं, और उनके घटना नियमों और वास्तविक कारणों का अध्ययन करते हैं। विफलता दर को कम करने के लिए निवारक दैनिक कार्य के माध्यम से, विशिष्ट कार्य के कई पहलू हैं:

(1) टीम के बॉस को फॉल्ट एनालिसिस को पूरा करना चाहिए और ऑन-साइट तकनीशियनों को सही गलती विश्लेषण विधियों के लिए प्रशिक्षित करना चाहिए। स्वतंत्र रूप से दोषों की रिकॉर्डिंग, गिनती और विश्लेषण करने की आदत की खेती करें, और दैनिक रखरखाव के काम के लिए रचनात्मक सुझावों और तरीकों को आगे बढ़ाएं।

(२) महत्वपूर्ण उत्पादन स्टेशन मैनिपुलेटर पर ध्यान दिया जाना चाहिए, और निरीक्षण और पता लगाने की सूचना के साधनों को मजबूत किया जाना चाहिए, ताकि समय में विफलता के लक्षण का पता लगाया जा सके।

(3) गलती रिकॉर्ड के लिए एक मानक रखरखाव रिपोर्ट स्थापित की जानी चाहिए। मूल डेटा को गलती विश्लेषण के आधार के रूप में आवश्यक है, इसलिए विवरण यथासंभव स्पष्ट और सरल होना चाहिए। बाद के दोष इतिहास डेटा विश्लेषण को वर्गीकृत और सांख्यिकीय करने की आवश्यकता है। इसके अलावा, डेटा की प्रामाणिकता सुनिश्चित करें।

(४) संग्रह के लिए नियमित रखरखाव रिपोर्ट का गठन, फॉल्ट आधारित डेटाबेस का गठन, डेटा आंकड़ों और स्क्रीनिंग और विश्लेषण के माध्यम से, मैकेनिकल एआरएम औसत विफलता समय अंतराल और औसत विफलता समय, अकेले एकल दोष डेटा विश्लेषण के लिए, समस्या का वास्तविक कारण खोजें और इन का कानून संगत निवारक रखरखाव उपायों को स्थापित करने में सहायक है। यह गलती डेटा विश्लेषण के परिणामों के आधार पर सुधार उपाय भी कर सकता है, जैसे कि सामग्री और रखरखाव मानकों की जांच करना, और मौजूदा रखरखाव मानकों को लगातार संशोधित करना।


पोस्ट टाइम: NOV-09-2022

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