Besparingen en efficiëntie in de automobielindustrie vrijmaken

Als veranderingen de auto-industrie bedreigen, is dat altijd kunnen innoveren en reageren. Nu ervaren autofabrikanten een nieuwe aardverschuiving, met veranderende rijgewoonten en toenemende druk van consumenten, overheden en andere belanghebbenden om groenere, efficiëntere en duurzamere voertuigen en eigendomsmodellen te leveren. Deze veranderingen zorgen voor een nieuw tijdperk van auto-innovatie, waarbij de voertuigen zelf worden getransformeerd, evenals de ingenieurs, faciliteiten, activa en productieprocessen die ze produceren.

Een van de grootste uitdagingen binnen de automobielsector is om de productie-efficiëntie steeds efficiënter te maken. Momenteel bedragen de kosten van stilstand in de auto-industrie meer dan $ 3,5 miljoen per uur. Deze realiteit dwingt operationele en onderhoudsteams om ervoor te zorgen dat productieapparatuur zo efficiënt en betrouwbaar mogelijk is.

De aard van de automobielproductieomgevingen raken steeds meer met elkaar verweven. Componenten en voertuigen stromen steeds meer gecoördineerd door de fabriek. Dit legt een grotere druk op productiemanagers en hun technische collega's om machinestoringen tot een minimum te beperken. Wanneer één productiemiddel offline is, is de impact voelbaar in de hele fabriek en heeft dit direct gevolgen voor de bedrijfsresultaten.

Ingenieurs en onderhoudspersoneel moeten hun productieomgevingen zien als enorme, gesynchroniseerde organismen van bewegende delen en componenten. Het minimaliseren van kostbare uitvaltijd en het maximaliseren van de efficiëntie van de automobielproductie vereist een realtime, fabrieksbreed beeld van de machineconditionering. Het is niet langer acceptabel om alleen te focussen op kritieke faalpunten.

Frequentere, handmatige controles van fabrieksmachines kunnen de kans op storingen verkleinen. Maar deze aanpak is ook een dure, inefficiënte manier om het probleem op te lossen. De overstap naar slimme fabrieken en voorspellend onderhoud biedt een oplossing voor beide problemen. De mogelijkheid bieden om besparingen te realiseren en de operationele efficiëntie te verbeteren door ervoor te zorgen dat machines in goede staat worden gehouden, zonder onnodig en verspillend overmatig onderhoud dat alleen wordt aangedreven door een benadering van gepland onderhoud. Voorspellend onderhoud bestaat al geruime tijd als een andere manier om de efficiëntie van gepland onderhoud te verhogen.

Traditioneel deskundige data-analisten nemen handmatige metingen met betrekking tot conditiebewaking, zoals koppel, rotatiesnelheid en trillingen van activa, en vergelijken deze bevindingen met op maat gemaakte modellen voor elke bewaakte machine om bekende tekenen te identificeren die wijzen op een verslechterende toestand.

Hoewel bewezen effectief te zijn, konden alleen de meest kritieke activa op deze manier worden gecontroleerd vanwege de hoge kosten van het personeel en de handmatige intensieve aard van het bouwen van faalmodellen, het nemen van metingen en het vergelijken van bevindingen.

Senseye heeft deze praktijk snel vooruit geholpen met Senseye PdM, een gespecialiseerde software aangedreven door AI en machine learning die het mogelijk maakt om voorspellend onderhoud op grote schaal te leveren. Senseye PdM analyseert gegevens die zijn verzameld van industriële activa om gebruikers van tevoren te identificeren en te informeren wanneer een apparaat waarschijnlijk defect raakt. Het wordt al gebruikt om duizenden activa over de hele wereld in realtime te volgen.

Senseye PdM gebruikt een reeks standaardalgoritmen die de onmiddellijke analyse van gegevens van elke geïnstrumenteerde machine mogelijk maken, waarbij de verzamelde gegevens worden vergeleken met bekende fouten van elk activum en andere soortgelijke apparaten. Cruciaal is dat deze algoritmen zichzelf leren om in de loop van de tijd effectiever te zijn naarmate ze meer leren over de unieke eigenaardigheden en kenmerken van elke machine.

De productmogelijkheden van Senseye stellen autofabrikanten in staat om al hun productiemiddelen te bewaken. Het maximaliseren van de efficiëntie van fabrieks- en onderhoudsactiviteiten en het minimaliseren van de kans op kostbare machine-stilstand.

Senseye helpt klanten substantiële besparingen te realiseren door haar technologie toe te passen op grootschalige autoproductie-omgevingen. We zien de niveaus van ongeplande downtime halveren zodra klanten Senseye PdM introduceren, de onderhoudskosten dalen met 40 procent, wat zich vertaalt in besparingen van meerdere miljoenen, en de productiviteitsniveaus verbeteren zodanig dat individuele sites 5.000 auto's meer per jaar maken dan voorheen.

Het schaalbare karakter van Senseye's product betekent dat het kan worden toegepast op elk activabereik om de druk voor interne of uitbestede onderhoudsteams te verminderen. De bereikte besparingen betalen doorgaans de kosten van de introductie en het gebruik van Senseye PdM binnen de eerste drie maanden van implementatie.

De druk op autofabrikanten verandert de industrie nu al ten goede, met steeds schonere en efficiëntere voertuigen die dagelijks van de productielijn rollen. De technologie van Senseye, als onderdeel van de bredere beweging van slimme fabrieken, speelt een cruciale rol bij het transformeren van de productiviteit en duurzaamheid van die productielijnen, evenals de mensen die verantwoordelijk zijn om ze draaiende te houden.