TO WIĘCEJ NIŻ OLEJ. TO PŁYNNA TECHNOLOGIA.

  1. STRONA GŁÓWNA
  2. USŁUGI
  3. PRZEMYSŁOWY
  4. PREDICT

PREDICT

Castrol Predict
Konserwacja w oparciu o stan to jedna z najbardziej skutecznych strategii zapobiegania awariom maszyn

 

Dzięki zastosowaniu zaawansowanej analizy cząstek metali i analizy zużytego oleju Castrol Predict pomaga przewidywać awarie komponentów oraz ustalać harmonogram konserwacji bez obniżenia produktywności.

Podczas gdy tradycyjna analiza zużytego oleju oferuje niekompletną ocenę zużycia metali oraz ograniczone informacje na temat stanu maszyn, Castrol Predict ustala dokładne właściwości wszystkich cząsteczek. Zapewnia wczesne ostrzeżenia przed możliwą awarią komponentów oraz wskazuje, które komponenty nie są sprawne.

 

Analiza cząstek metali to klucz do sukcesu

 

Analiza cząstek metali to jedna z najbardziej skutecznych technik analizy oleju. Określa dokładne właściwości wszystkich cząsteczek, np. stali z zębów przekładni czy miedzi z tulei łożyskowej. Informuje o wzroście parametrów poszczególnych cząsteczek, pozwalając przewidywać nietypowe zużycie. Wysoko wykwalifikowani analitycy mają dostęp do zaawansowanej bazy danych utworzonej na podstawie analizy cząstek metali, która umożliwia dokonanie obiektywnego porównania.

Unikalna funkcja monitorowania na poziomie cząsteczek zapewniana przez rozwiązanie Castrol Predict pomogła dotychczas wielu firmom w obniżeniu kosztów konserwacji oraz w poprawieniu rentowności zakładu.

 

Rentowność produkcji I dobry stan maszyn

 

  • Unikanie niezaplanowanego zatrzymania pracy maszyn
  • Zwiększenie ogólnej rentowności zakładu
  • Dokładny harmonogram konserwacji
  • Dłuższy okres eksploatacji komponentów
  • Mniejsza ilość magazynowanych części zamiennych
  • Niższe ogólne koszty konserwacji
  • Dłuższy okres eksploatacji środka smarnego
  • Monitorowanie stanu maszyn objętych gwarancją

Zachęcamy do skontaktowania się z nami, jeśli chcą Państwo uzyskać więcej informacji na temat rozwiązania Castrol Predict lub omówić zakres usługi z ekspertem.