维护物流的未来：远程远距离维护（远程维护）和GS1 DataMatrix之间的协同作用

最小化下降时间：行业的理想维护技术

由于数字化转换，现代维护物流面临着根本变化。特别是，Telemaint Dance（远程维护）和标准化的GS1 Datamatrix的组合创造了新的机会，使维护过程更加高效，更快，更灵活。这些技术理想地相互补充：远程望远镜桥接专家和维护对象之间的空间距离时，GS1 datamatrix确保了精确的，机器 - 可读组件的可读识别，并将物理对象与其数字数据联系起来。它们共同形成了一种强大的组合，不仅可以最大程度地减少停机时间和降低成本，而且还为前瞻性维护概念和未来的智能维护提供了基础。

适合：

• 机械工程中的安全相关组件：具有数字孪生和 GS1 DataMatix 的舍弗勒滚动轴承可优化维护和可靠性

当前维护后勤挑战

数字化和效率提高的压力不断增长

整个行业在全球范围内面临着巨大的压力，以提高其效率并确保竞争优势。不再出售产品的新业务模型，但其性能从根本上改变了市场。同时，越来越复杂的机器和系统必须在地理分布式（有时很难访问环境）中维护。传统的维护方法在这里达到了限制：它们通常是反应性的或基于严格的维护间隔，这可能导致不必要的成本或意外的失败。

传统维护的极限

到目前为止，两种类型的维护已经占主导地位：仅在损坏发生后才开始的纠正性维护以及固定维护间隔的预防性维护。两种方法都有明显的缺点。在矫正维护的情况下，有计划外的标准，而功能组件通常在预防性维护中被替换。这些效率低下会导致更高的成本和较低的系统可用性 - 关键因素，尤其是在高度复杂的环境中，例如国防物流。

智能维护的变化

这些挑战的答案在于智能维护系统的发展。 “只有维护也发展为智能维护，才能对智能工厂现实的未来愿景”。但是，这不仅需要单个过程的数字化 - 它是关于包括技术使用，有效过程和人类整合的整体转型。

遥测：基础和功能原理

定义和应用领域

远程远距离维护的远程维护，可以使用电信和数字技术从远处实施维护任务。基本上，它是一种通信工具，可以在现场专家和技术人员之间进行信息，视觉数据和错误搜索技术的交换。可能的用途范围从简单的电话咨询到具有实时系统数据和视频传输的复杂，数据密集型远程诊断。

技术要求

成功实施远程监测需要各种技术组件：

• 用于实时数据，语言和视频的高速电信网络
• 安全数据传输协议，以保护敏感技术信息
• 视频检查和直接沟通的视频会议系统
• 用于分析系统参数和错误代码的远程诊断工具
• 当地员工和远程专家的数字维护工具

将这些系统集成到现有的维护信息系统中对于有效的文档和过程控制至关重要。

对国防物流的战略重要性

在现代国防物流中，Telemainttenance已将自己确立为“战斗乘数”，从而改善了对固有使用单位的支持并增加了运营准备。通常在困难的条件下，快速，可靠地等待和修复设备的能力代表了战略优势。

GS1 Datamatrix：标识的强大标准

GS1 DataMatrix的技术基础

GS1 DatamAtrix是具有高数据容量和容错性的两个维条形码。它属于自动识别技术家族（AIT），并启用有关物流过程中对象的数据的快速和错误记录。它的稳健性，紧凑性和高数据密度已导致其在防御，航空航天和太空旅行等苛刻部门的适应性。

比常规识别方法的优点

GS1 Datamatrix比传统识别方法具有重要优势：

• 通过GS1标准自动化，快速和清晰的检测
• 通过集成误差校正和避免手动输入高精度
• 大型数据深度，有可能将大量信息存储在一个代码中
• 立即数据访问相关信息

这些属性使GS1 DataMatrix成为现代维护物流的理想工具，而精度和速度是决定性的。

在机械工程和国防工业中的应用

有了GS1标准，可以清楚地识别机器，组件和工具，并可以交换相关的信息，例如制造日期和批次编号。这使从生产到供应链和运营的整个产品生命周期都可以拆卸和利用。在防御区域，GS1 Datamatrix已经将自己确立为清晰识别复杂武器系统及其组件的可靠方法。

适合：

• 使用GS1 Datamatrix和Telemaintenance的军事中有效维护物流 - 物流现代化维护

Telemainttenance和GS1 Datamatrix之间的协同作用

在Telemainttenance流程中集成GS1 DataMatrix

GS1 DataMatrix在Telemainttenance过程中的集成遵循一个结构化过程：

1. 身份证：技术人员在具有合适的扫描仪的有缺陷组件上扫描GS1 Datamatrix代码。
2. 数据传输：从代码中读取的结构化数据通过安全网络传输到中央遥控平台。
3. 信息调用：系统使用唯一标识符自动从连接的数据库中访问所有相关信息。
4. 远程诊断：远程专家清楚地显示了收集的信息，并可以通过实时视频传输分析错误的原因。
5. 指导行动：专家通过必要的测试和维修措施领导技术人员在现场。
6. 文档：进行的所有操作都记录在中央维护系统中。

此过程集成使GS1 DataMatrix成为一个主动键，可触发自动化和广泛的信息流，从而大大提高Telemaint Dance的效率。

维护过程的改进和加速

Telemainttenance和GS1 Datamatrix的结合可以显着改善维护物流：

• 通过清晰的识别和结构化信息传输改善了数据质量
• 通过立即获取相关技术数据加速诊断和维修过程
• 通过将专家位置和维护脱钩来提高操作灵活性
• 通过标准化和自动化减轻了技术人员和专家的认知负担

例如，随着GS1 Datamatrix的使用，德国MBDA德国创建了一种创新的远程远程养护服务，用于维护和维护全球复杂系统。

成功示例：德国MBDA

MBDA德国为Telemainttenance和GS1 Datamatrix之间的协同作用提供了一个具体的示例。该公司使用GS1 DataMatrix以机器可读形式序列化组件，并且在生产过程中已经标记了组件。在维护的情况下，通过通过扫描仪读取数据载体，这可以确切识别。

这种整合的成功在几个方面都显示了：

• 有针对性的访问维护历史或各个部分的施工计划
• 专家可以从德国提供支持 - 不必查看现场的设施或组件
• 创新的解决方案也适用于其他维护密集型区域

在通往预测性维护的路上

从反应性到向前的维护

维护的演变导致反应性和预防方法的预测维护（前向维护）。此高级方法基于实时评估过程和机器数据。对这些数据的分析使预测构成了维护适当维护的基础，从而减少了下降。

预测维护的技术推动力

各种技术使预测维护成为可能：

• 数据分析，人工智能和物联网（IoT）预测维护需求
• 实时录制机器数据的传感器和监视系统
• 高级算法和AI模型，用于识别模式和与正常工作行为的偏差
• 用于实时分析大量数据的高速数据处理

GS1 DataMatrix和Telematence的组合构成了实施预测维护的可靠基础，因为它可以清楚地识别组件并访问其历史记录和状态数据。

经济优势和效率提高

结合Telemaintenance和GS1 Datamatrix的预测维护实施提供了重要的经济优势：

• 仅当真正必要的情况下，才能通过针对性的维护工作降低成本
• 通过主动预防疾病来最大程度地减少下降
• 最大化系统的生产率和运营时间
• 通过精确规划人员，材料和工具来优化资源使用

这些优势使预测维护成为行业4.0的核心要素，也是各个行业公司的重要竞争因素。

适合：

• 制造业的供应链优化和预测性维护：人工智能正在改变行业

智能维护：维护的整体转变

智能维护的定义和概念

智能维护超出了个人技术解决方案，并描述了维护的整体转变。它包括使用技术，有效过程和人类融合的使用。由于数字化以及过程管理和工厂操作的结网，维护工程师成为工厂4.0的骨干。

维护在智能工厂中的作用

维护在现代生产环境中的作用从根本上发生了变化：

“维护未来可确保最高的生产效率，降低TCO，确保最佳可用性和灵活性 - 从而增加利润。”

在这种情况下，维护成为纯粹成本因素的价值创造因素，这对整个公司的效率和生产率产生了重大贡献。 TeleMaintTenance和GS1 DatamAtrix的集成通过为基于数据的决策和自动化过程创建基础来支持此转换。

实施挑战

智能维护和基础技术的实施与各种挑战有关：

• 数据安全和敏感技术信息的保护，尤其是在国防物流中
• 不同系统和标准之间的互操作性
• 熟练工人短缺和流程的复杂性增加
• 新技术的投资成本并集成到现有系统中

应对这些挑战需要一种战略方法和各种专业学科的合作，从植物管理到工厂管理。

适合：

• GS1 Datamatrix：由于优化的维护物流，用于无军事停机时间的物流涡轮增压

未来的前景和趋势

进一步开发Telemainttenance Technologies

远程远景技术正在不断发展。未来趋势：

• 增强现实（AR）的整合以在现场的技术支持
• 在危险区域使用远程控制的机器人进行检查或操纵
• 进一步开发通信技术，以实现更可靠和安全的数据传输
• 改进了人机界面，以在技术人员与系统之间进行更直观的相互作用

这些事态发展将进一步提高远距离养育的效率和可能使用，并开放新的操作场景。

进一步制定GS1维护标准

为了满足现代维护物流的要求，GS1标准也不断开发：

• 在困难条件下，提高了数据密度和提高任务的容错性
• 集成传感器数据和物联网连接的扩展选项
• 标准化界面，无缝集成到不同的维护系统
• 增加安全功能以防止未经授权的访问和操纵

这些进一步的发展增强了GS1 DataMatrix作为维护物流数字转换的关键技术。

通过数字维护的新业务模型

维护的数字化为创新业务模型打开了机会：

• 服务优惠不再出售产品，但其性能已出售
• 基于数据的服务以优化系统效率和可用性
• 具有保证反应时间和预定义服务水平的远程支持服务
• 根据实际使用和磨损，用于维护服务的每项付费模型

这些新的业务模型改变了制造商，运营商和服务提供商之间的关系，并在维护物流中创建新的价值链。

从预防反应：智能维护的方式

遥测和GS1 Datamatrix的结合代表了维护物流发展的重大进展。这些技术的协同作用使维护过程更加高效，更快，更灵活，从而导致更高的系统可用性，较低的成本和改善的资源使用。这种组合的全部潜力在具有复杂系统且难以访问的领域尤为明显，例如国防物流或机械工程。

TeleMaintTenance和GS1 Datamatrix的集成也构成了基于数据分析，人工智能和网络系统的更高级概念（例如预测性维护和智能维护）的基础。这种发展标志着从反应性到基于数据的基于数据的维护的过渡，该维护不仅可以防止故障，还可以优化系统的寿命。

对于公司和组织而言，这意味着其维护策略和流程的基本转变。这些技术的实施需要在基础设施，专业知识和组织变革上进行投资，但从长远来看有望具有重大的经济优势和竞争优势。

维护物流的未来在于数字技术的完整整合以及不仅反应，而且预测和优化的智能，自我学习系统的发展。通过Telemaintenance和GS1 Datamatrix的结合，已经采取了这一方向的重要一步。

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