Ang pagpapabuti ng mga kagamitan ay mahalaga para sa pagpapanatili ng mahusay na mga operasyon sa paggawa. ang mga Data-scren technique ay nagpapangyari sa mga kompanya na matukoy ang mga isyu nang may kahusayan at perpektong pag-aayos ng mga iskedyul sa pagpapanatili. Ang case study na ito ay nagrereresulta kung paanong ang isang kompanya sa paggawa ay nagpaganda ng mga kagamitan gamit ang mga data analytics.
Pinagmulan
Ang kompanya ay nagpapatakbo ng maraming linya ng paggawa na umaasa nang husto sa masalimuot na makinarya.Ang madalas na pagkasira ay humantong sa tumaas na panahon at mas mataas na gastos sa pagmamantini.Ang pangasiwaan ay nagpasya na ipatupad ang mga data-scourn stratehiya upang mapabuti ang pagiging maaasahan ng mga kagamitan.
Pag - aalis ng mga Pamamaraan ng Data
Ang kompanya ay naglagay ng sensors sa mga kasangkapang kritikal upang makolekta ang real-time data tulad ng temperatura, pagyanig, at mga oras ng operasyon. Ang datos na ito ay sinuri gamit ang mga premisetive analytics na mga kasangkapan upang matukoy ang mga padron na nagpapahiwatig ng potensiyal na mga kabiguan.
Ang mga modelo sa pagkatuto sa makina ay ginawa upang hulaan ang mga kabiguan bago ito nangyari, na nagpapahintulot sa mga pangkat sa pagmamantini na isagawa ang mga pagkukumpuni nang may kahusayan.
Mga Resulta
Sa loob ng anim na buwan, napansin ng kompanya ang 30% pagbawas sa mga pagbagsak ng kagamitan at 20% pagbawas sa gastos sa pagpapanatili. ang pangkalahatang bisa ng kagamitan ay bumuti, na humantong sa tumaas na produksyon.
Mga Pag - alis na Susi
- Ang mga datos ng Sensor ay nagbibigay ng mahahalagang mga kabatiran sa kalusugan ng mga kagamitan.
- Ang paghula sa analitikong mga bagay ay nagpapangyari ng proactive maintenance.
- Ang mga estratehiyang Data-driving ay nakapagpapabuti ng pagkamaaasahan at nakababawas ng mga gastos.
- Ang patuloy na pagsubaybay ay mahalaga sa patuloy na pagsulong.