Erschließung von Einsparungen und Effizienzsteigerungen in der Automobilherstellung

Wenn Veränderungen die Automobilindustrie bedroht haben, hat sie das schon immer getan war in der Lage, innovativ zu sein und zu reagieren. Jetzt erleben Autohersteller eine weitere seismische Veränderung mit veränderten Fahrgewohnheiten und wachsendem Druck von Verbrauchern, Regierungen und anderen Interessengruppen, umweltfreundlichere, effizientere und nachhaltigere Fahrzeuge und Eigentumsmodelle anzubieten. Diese Veränderungen treiben eine neue Ära der Automobilinnovation voran und verändern die Fahrzeuge selbst sowie die Ingenieure, Anlagen, Anlagen und Herstellungsprozesse, die sie produzieren.

Eine der größten Herausforderungen im Automobilsektor besteht darin, die Produktionseffizienz immer weiter zu steigern. Derzeit belaufen sich die Kosten für Ausfallzeiten in der Automobilindustrie auf über 3,5 Millionen US-Dollar pro Stunde. Diese Realität zwingt Betriebs- und Wartungsteams, sicherzustellen, dass die Produktionsanlagen so effizient und zuverlässig wie möglich sind.

Die Art der Automobilfertigungsumgebungen wird zunehmend vernetzt. Komponenten und Fahrzeuge fließen immer koordinierter durch die Fabrik. Dies erhöht den Druck auf Produktionsleiter und ihre technischen Kollegen, Maschinenausfälle zu minimieren. Wenn eine Produktionsanlage offline ist, sind die Auswirkungen in der gesamten Fabrik zu spüren und wirken sich direkt auf das Endergebnis aus.

Ingenieure und Wartungspersonal müssen ihre Produktionsumgebungen als riesige, synchronisierte Organismen aus beweglichen Teilen und Komponenten betrachten. Um kostspielige Ausfallzeiten zu minimieren und die Effizienz der Automobilproduktion zu maximieren, ist eine werksweite Echtzeitansicht der Maschinenkonditionierung erforderlich. Es ist nicht mehr akzeptabel, sich nur auf kritische Fehlerpunkte zu konzentrieren.

Häufigere manuelle Überprüfungen von Anlagenmaschinen haben das Potenzial, die Ausfallwahrscheinlichkeit zu verringern. Aber auch dieser Ansatz ist ein teurer, ineffizienter Weg, um das Problem zu lösen. Die Umstellung auf intelligente Fabriken und vorausschauende Wartung bietet eine Lösung für beide Probleme. Bietet die Möglichkeit, Einsparungen zu erzielen und die betriebliche Effizienz zu verbessern, indem sichergestellt wird, dass Maschinen in gutem Betriebszustand gehalten werden, ohne unnötige und verschwenderische Überwartung, die nur durch einen geplanten Wartungsansatz angetrieben wird. Predictive Maintenance ist seit einiger Zeit eine weitere Möglichkeit, die geplante Wartungseffizienz zu steigern.

Traditionell nehmen erfahrene Datenanalysten manuelle Messwerte in Bezug auf die Zustandsüberwachung wie Drehmoment, Drehzahl und Vibration von Anlagen vor und vergleichen diese Ergebnisse mit maßgeschneiderten Modellen für jede überwachte Maschine, um bekannte Anzeichen zu identifizieren, die auf einen sich verschlechternden Zustand hinweisen.

Obwohl sich dies als effektiv erwiesen hat, konnten auf diese Weise aufgrund der hohen Personalkosten und der manuell intensiven Natur des Erstellens von Ausfallmodellen, des Ablesens und des Vergleichens der Ergebnisse nur die kritischsten Anlagen überwacht werden.

Senseye hat diese Praxis mit Senseye PdM, einer spezialisierten Software, die auf KI und maschinellem Lernen basiert und eine vorausschauende Wartung in großem Maßstab ermöglicht, schnell vorangetrieben. Senseye PdM analysiert Daten, die von Industrieanlagen gesammelt wurden, um Benutzer frühzeitig zu identifizieren und zu informieren, wenn ein Gerät wahrscheinlich ausfällt. Es wird bereits verwendet, um Tausende von Vermögenswerten in Echtzeit auf der ganzen Welt zu überwachen.

Senseye PdM verwendet eine Reihe von Standardalgorithmen, die die sofortige Analyse von Daten von jeder instrumentierten Maschine ermöglichen und die gesammelten Daten mit bekannten Fehlern von jedem Asset und anderen ähnlichen vergleichen. Entscheidend ist, dass sich diese Algorithmen im Laufe der Zeit selbst beibringen, effektiver zu sein, wenn sie mehr über die einzigartigen Macken und Eigenschaften jeder Maschine lernen.

Die Produktfähigkeiten von Senseye ermöglichen es Automobilherstellern, alle ihre Produktionsanlagen zu überwachen. Maximierung der Effizienz von Anlagen- und Wartungsvorgängen und Minimierung der Wahrscheinlichkeit kostspieliger Maschinenausfallzeiten.

Senseye hilft Kunden dabei, erhebliche Einsparungen zu erzielen, indem es seine Technologie in großen Automobilproduktionsumgebungen anwendet. Wir sehen, dass sich die ungeplanten Ausfallzeiten halbieren, sobald Kunden Senseye PdM einführen, die Wartungskosten um 40 Prozent sinken, was zu Einsparungen in Höhe von mehreren Millionen führt, und sich das Produktivitätsniveau in dem Maße verbessert, dass einzelne Standorte 5.000 Autos mehr pro Jahr herstellen als zuvor.

Die Skalierbarkeit des Produkts von Senseye bedeutet, dass es auf jeden Anlagenbereich angewendet werden kann, um die Belastung für interne oder ausgelagerte Wartungsteams zu verringern. Die erzielten Einsparungen decken in der Regel die Kosten für die Einführung und Nutzung von Senseye PdM innerhalb der ersten drei Monate nach der Bereitstellung.

Der Druck auf die Automobilhersteller verändert die Branche bereits zum Besseren, da täglich immer sauberere und effizientere Fahrzeuge vom Band rollen. Die Technologie von Senseye spielt als Teil der breiteren Smart-Factory-Bewegung eine entscheidende Rolle bei der Transformation der Produktivität und Nachhaltigkeit dieser Produktionslinien sowie der Menschen, die dafür verantwortlich sind, sie am Laufen zu halten.