Η βελτίωση της αξιοπιστίας του εξοπλισμού είναι απαραίτητη για τη διατήρηση αποτελεσματικών κατασκευαστικών εργασιών. Οι τεχνικές που βασίζονται στα δεδομένα επιτρέπουν στις εταιρείες να εντοπίζουν ζητήματα που αφορούν προορατικά και βελτιστοποιώντας τα χρονοδιαγράμματα συντήρησης.

Ιστορικό

Η εταιρεία λειτουργεί πολλαπλές γραμμές κατασκευής που βασίζονται σε μεγάλο βαθμό σε σύνθετα μηχανήματα. Οι συχνές αναλύσεις οδήγησαν σε αύξηση του χρόνου διακοπής και του υψηλότερου κόστους συντήρησης.

Εφαρμογή των τεχνικών δεδομένων

Η εταιρεία εγκατέστησε αισθητήρες σε κρίσιμο εξοπλισμό για τη συλλογή δεδομένων σε πραγματικό χρόνο, όπως θερμοκρασία, κραδασμοί και ώρες λειτουργίας.

Τα μοντέλα μηχανικής μάθησης αναπτύχθηκαν για να προβλέψουν τις αποτυχίες πριν συμβούν, επιτρέποντας στις ομάδες συντήρησης να εκτελούν προορατικές επισκευές.

Αποτελέσματα

Μέσα σε έξι μήνες, η εταιρεία παρατήρησε μείωση 30% στις βλάβες του εξοπλισμού και μείωση 20% στο κόστος συντήρησης.

Βασικά Αποκτήματα

  • Τα δεδομένα των αισθητήρων παρέχουν πολύτιμες γνώσεις για την υγεία του εξοπλισμού.
  • Προγνωστική ανάλυση επιτρέπει την προληπτική συντήρηση.
  • Οι στρατηγικές που βασίζονται στα δεδομένα βελτιώνουν την αξιοπιστία και μειώνουν το κόστος.
  • Η συνεχής παρακολούθηση είναι απαραίτητη για συνεχείς βελτιώσεις.