Automotiveproductie revolutioneren: besparingen & efficiëntie ontgrendelen

Wanneer veranderingen de automobielindustrie dreigden, kon deze altijd innoveren en reageren. Nu ervaren autofabrikanten een nieuwe seismische verschuiving, met veranderende rijgewoontes en groeiende druk van consumenten, overheden en andere stakeholders om groenere, efficiëntere en duurzamere voertuigen en eigendomsmodellen te leveren.   Deze veranderingen drijven een nieuw tijdperk van automobielinnovatie, wat de voertuigen zelf transformeert, evenals de ingenieurs, faciliteiten, activa en productieprocessen die ze produceren.

Eén van de grootste uitdagingen in de automotivesector is het drijven van steeds grotere productie-efficiëntie. Momenteel overschrijdt de kosten van downtime in de auto-industrie $3,5 miljoen per uur. Deze realiteit dwingt operatie- en onderhoudsteams ertoe om productieapparatuur zo efficiënt en betrouwbaar mogelijk te maken.

De aard van automotive-productieomgevingen wordt steeds meer geïntegreerd. Onderdelen en voertuigen stromen door de fabriek op een steeds gecoördineerdere manier. Dit legt meer druk op productiemanagers en hun ingenieurscollega's om machinefouten te minimaliseren. Wanneer één productie-asset offline is, wordt de impact door de hele fabriek gevoeld en raakt de winst direct.

Ingenieurs en onderhoudspersoneel moeten hun productieomgevingen bekijken als enorme, gesynchroniseerde organismen van bewegende onderdelen en componenten. Het minimaliseren van kostbare downtime en het maximaliseren van de efficiëntie van automotive-productie vereist een realtime, fabrieksbrede kijk op machineconditie. Het is niet langer acceptabel om zich puur te richten op kritieke uitvalpunten.

Vaker handmatige controles van fabriekmachines hebben het potentieel om de kans op storing te verkleinen. Maar deze aanpak is ook een dure, inefficiënte manier om het probleem op te lossen. De overstap naar slimme fabrieken en predictief onderhoud biedt een oplossing voor beide problemen. Het biedt de kans om besparingen te realiseren en operationele efficiëntie te verbeteren door ervoor te zorgen dat machines in goede staat blijven, zonder onnodige en verspillende overmatige onderhoudsdreven door een puur gepland onderhoudsbenadering. Predictief onderhoud bestaat al enige tijd als een andere manier om de efficiëntie van gepland onderhoud te verhogen.

Traditioneel nemen expert data-analisten handmatige metingen met betrekking tot condition monitoring zoals koppel, draaisnelheid en trilling van activa, en vergelijken deze bevindingen met maatmodellen voor elke gemonitorde machine om bekende tekenen te identificeren die duiden op achteruitgang in toestand.

Hoewel effectief, konden alleen de meest cruciale activa op deze manier worden gemonitord vanwege de hoge kosten van de arbeidskracht en de handmatig intensieve aard van het bouwen van foutmodellen, het nemen van metingen en het vergelijken van bevindingen.

Senseye heeft deze praktijk snel vooruitgedreven met Senseye PdM, een gespecialiseerde software aangedreven door AI en machine learning die het mogelijk maakt om predictief onderhoud op schaal te leveren.   Senseye PdM analyseert data verzameld van industriële activa om gebruikers van tevoren te informeren wanneer een stuk apparatuur waarschijnlijk zal falen. Het wordt al gebruikt om duizenden activa in realtime wereldwijd te monitoren.

Senseye PdM gebruikt een reeks standaardalgoritmen die directe analyse van data van elk geïnstrumenteerde machine toelaten, door verzamelde data te vergelijken met bekende fouten van elk activum en anderen die erop lijken. Cruciaal is dat deze algoritmen zichzelf leren om effectiever te worden naarmate ze meer leren over de unieke eigenaardigheden en kenmerken van elke machine.

De productmogelijkheden van Senseye stellen automotivefabrikanten in staat om al hun productieactiva te monitoren. De efficiëntie van fabriek- en onderhoudsoperaties maximaliseren, en de kans op kostbare machinedowntime minimaliseren.

Senseye helpt klanten substantiële besparingen te realiseren door zijn technologie toe te passen op grootschalige automotive-productieomgevingen. We zien dat ongeplande downtime halveren zodra klanten Senseye PdM introduceren, onderhoudskosten dalen met 40 procent, wat vertaalt in miljoenenbesparingen, en productiviteitsniveaus verbeteren totdat individuele sites 5.000 auto's meer per jaar produceren dan voorheen.

De schaalbare aard van Senseye's product betekent dat het op elk activabereik toegepast kan worden om de druk op interne of uitgebesteede onderhoudsteams te verminderen. De behaalde besparingen betalen de kosten van introductie en gebruik van Senseye PdM meestal binnen de eerste drie maanden na implementatie.

De druk op automotivefabrikanten verandert de industrie al in het goede, met steeds schonere en efficiëntere voertuigen die dagelijks van de band rollen. Senseye's technologie, als onderdeel van de bredere slimme fabriekbeweging, speelt een cruciale rol in het transformeren van de productiviteit en duurzaamheid van die productielijnen, evenals de verantwoordelijken voor het draaiende houden ervan.