如何计算关键绩效指标（KPI）以提高集装箱起重机的生产效率？

KPI 的计算基于对每个负载循环中过程信号的事件驱动型分析。借助 ibaPDA-PLC-Xplorer，相关控制数据会被捕获，并通过 ibaAnalyzer 处理生成 KPI。这些 KPI 代表了诸如循环时间或利用率等关键绩效指标。这使得能够有针对性地识别瓶颈和低效环节。

如何对分散在各地的工厂进行集中监控和比较？

集中式数据架构支持对运营数据进行跨站点分析。借助 ibaHD-Server，数据可在本地存储，并支持集中访问。ibaAnalyzer 允许直接比较多个站点的关键绩效指标（KPI）。这使得分布式运营的整体绩效更加透明。

如何基于数据识别物流流程中的瓶颈？

通过分析循环时间、停机时间和负载曲线，瓶颈问题便会显现出来。借助 ibaAnalyzer，可以从记录的原始数据中提取并评估这些关键绩效指标（KPI）。数据采集通过 ibaPDA-PLC-Xplorer 进行。这使得能够精确定位瓶颈，并有助于实施有针对性的优化措施。

如何在港口物流中实施数据驱动型维护？

有效的预防性维护方案需要对使用数据和负载曲线进行持续分析。借助 ibaDatCoordinator，相关关键绩效指标（KPI）会自动传输至数据库，以便进行进一步分析。结合 ibaHD-Server 使用，这将构建起一个长期的数据基础。从而能够根据设备状态对维护活动进行规划。

如何根据数据确定设备部件的实际使用寿命？

通过分析运行周期、负载状况和使用频率，可以确定设备的实际使用寿命。ibaAnalyzer 能够基于历史数据对这些参数进行评估。数据采集通过 ibaPDA-PLC-Xplorer 完成，而 ibaHD-Server 则确保数据的长期存储。这使得维护间隔得以优化，并能更精确地预测设备的使用寿命。

iba系统提供不同港口业务的完整概览

提高集装箱起重机生产率的 KPI 计算

说到港口物流，时间就是金钱。为了更容易地发现现有瓶颈，从而挖掘优化潜力，一家跨国物流公司决定对其集装箱起重机的运行情况进行仔细检查。

业务优势技术使用过的功能更多成功故事

因此，iba 系统被安装在澳大利亚的四个港口，每个港口有 5 到 7 台装卸起重机，让公司大开眼界：客户第一次对所有港口的起重机运行情况有了一个集中而全面的了解。除了产能利用率，预防性维护的规划也得到了永久性的改善。

中央完整概览

所有港口的起重机作业

改进维护计划

并引入预防性维护概念

确定寿命

根据起重机的实际使用情况

A large blue shipping container is lifted by a crane against a backdrop of colorful stacked containers.

技术

物流公司为起重机的每个装卸周期指定了约 30 个相关关键绩效指标。这些数据将被提取到中央数据库中。在已安装的 iba 系统中，起重机数据通过ibaPDA-PLC-Xplorer 采集，每台起重机采集约 20 个信号。下一步，通过ibaAnalyzer的宏和函数以事件驱动方式计算所需参数，并借助ibaDatCoordinator和 ibaDatCoordinator-DB 将其提取到 SQL 数据库中。每个端口使用一个虚拟化的ibaPDA系统和一个 ibaHD服务器。在整个项目期间，iba 大洋洲公司负责解决方案的工程设计和调试。

Schematic illustration of the iba system

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iba 系统的使用让我们大开眼界：客户第一次对所有港口的起重机运行情况有了全面的了解，并在此基础上优化了流程。

罗斯-吉布斯
首席工程师，iba 大洋洲

使用过的功能

本成功案例中使用了 iba 系统的以下功能。

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常见问题 (FAQ)

如何计算关键绩效指标（KPI）以提高集装箱起重机的生产效率？: KPI 的计算基于对每个负载循环中过程信号的事件驱动型分析。借助 ibaPDA-PLC-Xplorer，相关控制数据会被捕获，并通过 ibaAnalyzer 处理生成 KPI。这些 KPI 代表了诸如循环时间或利用率等关键绩效指标。这使得能够有针对性地识别瓶颈和低效环节。
如何对分散在各地的工厂进行集中监控和比较？: 集中式数据架构支持对运营数据进行跨站点分析。借助 ibaHD-Server，数据可在本地存储，并支持集中访问。ibaAnalyzer 允许直接比较多个站点的关键绩效指标（KPI）。这使得分布式运营的整体绩效更加透明。
如何基于数据识别物流流程中的瓶颈？: 通过分析循环时间、停机时间和负载曲线，瓶颈问题便会显现出来。借助 ibaAnalyzer，可以从记录的原始数据中提取并评估这些关键绩效指标（KPI）。数据采集通过 ibaPDA-PLC-Xplorer 进行。这使得能够精确定位瓶颈，并有助于实施有针对性的优化措施。
如何在港口物流中实施数据驱动型维护？: 有效的预防性维护方案需要对使用数据和负载曲线进行持续分析。借助 ibaDatCoordinator，相关关键绩效指标（KPI）会自动传输至数据库，以便进行进一步分析。结合 ibaHD-Server 使用，这将构建起一个长期的数据基础。从而能够根据设备状态对维护活动进行规划。
如何根据数据确定设备部件的实际使用寿命？: 通过分析运行周期、负载状况和使用频率，可以确定设备的实际使用寿命。ibaAnalyzer 能够基于历史数据对这些参数进行评估。数据采集通过 ibaPDA-PLC-Xplorer 完成，而 ibaHD-Server 则确保数据的长期存储。这使得维护间隔得以优化，并能更精确地预测设备的使用寿命。