사례 연구: 제조에 있는 장비 신뢰성 개량 Data-Drive와 함께 라인 기술 정보

장비 신뢰성 향상은 효율적인 제조 운영을 유지하기위한 필수적입니다. 데이터 구동 기술은 기업이 문제를 신속하게 식별하고 유지 보수 일정을 최적화 할 수 있도록합니다. 이 사례 연구는 데이터 분석을 사용하여 제조 회사 향상된 장비 성능 방법을 탐구합니다.

의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의

회사는 복잡한 기계장치에 다량을 재적으로 하는 다수 제조 라인을 운영합니다. Frequent 고장은 가동불능시간 및 더 높은 정비 비용을 증가하기 위하여 지도했습니다. 관리는 장비 신뢰성을 개량하기 위하여 자료 몬 전략을 실행하기 위하여 결정했습니다.

이 회사는 온도, 진동 및 작동 시간과 같은 실시간 데이터를 수집하기 위해 중요한 장비에 센서를 설치했습니다. 이 데이터는 잠재적 인 실패를 나타내는 패턴을 감지하기 위해 예측 분석 도구를 사용하여 분석되었습니다.

기계 학습 모델은 실패를 예측하기 위해 개발되었습니다. 그들은 발생하기 전에, 정비 팀을 활성화 할 수 있습니다. 이 접근법은 계획되지 않은 다운 타임을 크게 감소했습니다.

6개월 이내에 장비 고장의 30% 감소와 유지비의 20% 감소를 관찰했습니다. 전체 장비 효과는 생산성을 높일 수 있습니다.