Vorausschauende Instandhaltung
Hexagons Lösungen für die vorausschauende Instandhaltung vermeiden mithilfe von KI und maschinellem Lernen Ausfälle der Produktionsausrüstung, indem Unregelmäßigkeiten erkannt und Warnsignale interpretiert werden, bevor es zu Ausfällen kommt. Das gibt Herstellern die Gelegenheit, frühzeitig Abhilfemaßnahmen zu ergreifen.
Bereit, loszulegen?
Das Betriebsmodell der meisten Unternehmen ist so ausgelegt, dass es auf Qualitäts- und Fertigungsprobleme reagiert. Erfüllt eine Komponente eine Qualitätsvorgabe nicht, wird eine Prozesswarnung ausgelöst und das Ereignis aufgezeichnet, Produkte werden als Abfall entsorgt und ein Qualitäts- oder Produktionsmanager diagnostiziert den Maschinenfehler.
Mit ‚Predictive Maintenance‘ profitieren Hersteller von Livestream-Datenerfassung, In-Loop-Datenanalysen und Echtzeitüberwachung der Prozesse bezüglich Anzeichen, die potenzielle Ausfälle erkennen lassen. Das heißt, Probleme lassen sich frühzeitig erkennen und rasch beheben. Dank der Vermeidung von Ausfällen lassen sich Abfälle mit dieser Lösung um bis zu 20 % reduzieren.
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Vorteile & Eigenschaften
- Messdaten werden analysiert und prognostiziert
- Nicht spezifikationskonforme Situationen lassen sich bei Bedarf auf Basis wiederholter Messungen an Prüfnormalen vorhersagen
- Bereit für die Nutzung in der Cloud und vor Ort
- Historie und Prognose von Wartungsmaßnahmen, Ursachenanalysen für Fehler und Ausfälle
- Prozessfähigkeitsbewertung auf Basis neuronaler Netze, wie sie in Q-DAS qs-STAT zur Verfügung stehen
- Messdaten werden analysiert und prognostiziert
- Nicht spezifikationskonforme Situationen lassen sich bei Bedarf auf Basis wiederholter Messungen an Prüfnormalen vorhersagen
- Bereit für die Nutzung in der Cloud und vor Ort
- Historie und Prognose von Wartungsmaßnahmen, Ursachenanalysen für Fehler und Ausfälle
- Prozessfähigkeitsbewertung auf Basis neuronaler Netze, wie sie in Q-DAS qs-STAT zur Verfügung stehen