Automatisieren Sie die Vorhersage von Wartungsterminen und -warnungen, indem Maschinellen Lern-Verfahren zum Analysieren von Geräteleistungsdaten verwendet werden, um potentielle Versager vorherzusagen. Vereinfachen Sie Wartungsoperationen und verringern Sie die Ausfallzeit mit diesem Werkzeug.
Sie haben 2 Möglichkeiten:
1. Laden Sie die Checkliste kostenlos als PDF herunter und geben Sie sie an Ihr Team weiter, damit es sie ausfüllen kann.
2. Verwenden Sie die Checkliste direkt innerhalb der Mobile2b-Plattform, um Ihre Geschäftsprozesse zu optimieren.
Wir haben eine Sammlung von über 5.000 gebrauchsfertigen, vollständig anpassbaren Checklisten, die mit einem einzigen Klick verfügbar sind.
Die Preisgestaltung richtet sich danach, wie oft Sie die Checkliste jeden Monat verwenden.
Detaillierte Informationen finden Sie auf unserer Seite Preise.
Ein Vorlagetemplate für eine Vorhersage-Wartungsschaltens- und Alarmierungstool. Dieses Template dient als Grundlage für die Erstellung eines Tools, das auf Basis von Daten und Analysen Wartungen an Maschinen oder anderen Anlagen vorhersagt und Benutzer über geplante Wartungen sowie über unvorhergesehene Ereignisse benachrichtigt.
Durch die Implementierung einer Vorhersage-Wartung-Schaltplan- und Warnungs-Templates können Ihre Organisation folgende Vorteile nutzen:
• Zunehmende Effizienz: Automatisierte Scheduling-Prozesse reduzieren Arbeitszeit und ermöglichen eine schnellere Reaktion auf kritische Systeme. • Verringerte Ausfallzeiten: Mithilfe von Vorhersage-Modellen können wichtige Wartungen früher geplant werden, was zu einem geringeren Zeitverlust infolge von Pannen führt. • Kosteneinsparung: Minimierung von unplanter Notdienst-Wartungen und -Reparaturen führen zu erheblichen Kosteneinsparungen. • Verbesserte Produktivität: Durch die Reduzierung aufwändiger System-Reparaturen und Planungsprozesse kann Ihre Organisation ihre Haupttätigkeiten intensiver betreiben.
Das Vorlage-Tool für Vorherschende Wartung, Planung und Benachrichtigung enthält die folgenden Schlüsselkomponenten: