Digital printing generally involves lots of short run jobs with fast turnaround for ever-shorter delivery times, all largely driven by automated workflows that might span several different departments from prepress and printing to finishing and fulfilment. Unexpected breakdowns cause trouble with close production schedules, particularly where printers have relied on one or two high volume devices. To counter these problems and reassure customers, many printer vendors are embracing predictive maintenance with the promise that it will reduce machine downtimes.

Masjiene breek onvermydelik en dit is onmoontlik om sulke probleme heeltemal uit te skakel, maar die vermindering van die frekwensie van sulke probleme sal baie druk van die meeste drukwerk afhaal. In die verlede het drukkers staatgemaak op vaste onderhoudsroetines wat rekening sou hou met die verwagte lewensduur van hoofkomponente. Hierdie soort voorkomende onderhoud is egter ‘n baie onakkurate wetenskap, aangesien baie faktore, van omgewingstoestande, die betrokke werklading en die operateur se vaardigheid in die gebruik van die drukker, elke masjien en sy onderdele anders sal beïnvloed.

Dit gesê, moderne drukkers spog nou met ‘n verskeidenheid verskillende sensors om ‘n groot verskeidenheid inligting op te neem, soos die werktemperatuur binne die drukker, sowel as die hoeveelheid tyd wat die drukker aan is en loop. Hierdie data kan ‘n baie akkurate idee gee van die agteruitgang van die drukker en die vlak van werk wat die stelsel in die algemeen doen. Die meeste drukkers sluit ook spesifieke sensors in om die werkverrigting van al die hoofkomponente te meet om beter te antisipeer wanneer daardie komponente kan faal.

Interpretasie van die data

Natuurlik bring hierdie rou data jou net tot ‘n sekere punt. Jy moet steeds toegang daartoe hê en dit kan analiseer. Vir daardie doel verkoop baie toerustingverskaffers nou analitiese programme saam met hul masjiene wat hierdie data kan interpreteer en kliënte kan help om die doeltreffendheid van hul stelsel te optimaliseer. Hierdie programme het die masjienbouers in staat gestel om data in te samel oor al die stelsels wat hulle in die veld het, sodat hulle beter kan verstaan ​​hoe verskillende kriteria tussen verskillende kliënte kan beïnvloed hoe hul toerusting presteer.

Natuurlik lewer dit ‘n enorme hoeveelheid data op, maar dit is een gebied wat werklik baat gevind het by kunsmatige intelligensie en die vermoë daarvan om deur enorme datastelle te werk om patrone te vind en te voorspel hoe daardie patrone in werklike scenario’s kan werk.…

...