Революция в автопроизводстве: раскрытие экономии и эффективности

Когда изменения угрожали автопрому, он всегда мог инновировать и отвечать. Сейчас автопроизводители переживают еще один сейсмический сдвиг, с меняющимися привычками водителей и растущим давлением от потребителей, правительств и других стейкхолдеров для предоставления более зеленых, эффективных и устойчивых транспортных средств и моделей владения.

Эти изменения ведут новую эру автоинноваций, трансформируя сами транспортные средства, а также инженеров, объекты, активы и производственные процессы, которые их производят.

Один из крупнейших вызовов в автосекторе — драйв к вечно большей производственной эффективности. Сейчас стоимость простоя в автопроме превышает 3,5 млн долларов в час. Эта реальность заставляет операционные и обслуживающие команды обеспечивать максимальную эффективность и надежность производственного оборудования.

Природа автопроизводственных сред становится все более взаимосвязанной. Компоненты и транспортные средства текут через завод в все более координированной манере. Это ставит более значительное давление на производственных менеджеров и их инженерных коллег минимизировать отказы станков. Когда один производственный актив офлайн, влияние ощущается по всему заводу и напрямую влияет на чистую прибыль.

Инженеры и персонал обслуживания должны смотреть на свои производственные среды как на огромные синхронизированные организмы движущихся частей и компонентов. Минимизация дорогостоящих простоев и максимизация эффективности автопроизводства требует real-time, factory-wide видения состояния станков. Больше недопустимо фокусироваться только на критических точках отказа.

Более частые ручные проверки заводского оборудования имеют потенциал снизить вероятность отказа. Но этот подход также дорог и неэффективен как способ решения проблемы. Переход к умным заводам и предиктивному обслуживанию дает решение обеим проблемам. Предлагая возможность раскрыть экономии и улучшить операционную эффективность, обеспечивая, что станки держатся в хорошем рабочем порядке, без ненужного и расточительного over-maintenance, движимого только плановым подходом. Предиктивное обслуживание существует уже некоторое время как другой способ повышения эффективностей планового обслуживания.

Традиционно экспертные data analysts берут ручные показания, относящиеся к мониторингу состояния — крутящий момент, скорость вращения, вибрация — с активов и сравнивают эти находки с bespoke моделями для каждого мониторящегося станка для выявления известных признаков, указывающих на ухудшение состояния.

Хотя доказано эффективным, только самые критические активы могли быть мониторены так из-за высокой стоимости рабочей силы и ручно-интенсивной природы построения моделей отказа, снятия показаний и сравнения находок.

Senseye продвинула эту практику вперед быстро с Senseye PdM, специализированным ПО на базе ИИ и машинного обучения, делающим возможным доставку предиктивного обслуживания в масштабе. Senseye PdM анализирует данные, собранные с промышленных активов, для выявления и информирования пользователей заранее о времени, когда часть оборудования вероятно выйдет из строя. Оно уже используется для мониторинга тысяч активов в real-time по всему миру.

Senseye PdM использует серию стандартных алгоритмов, позволяющих немедленный анализ данных с любого инструментированного станка, сравнивая собранные данные с известными отказами каждого актива и других подобных им. Критически, эти алгоритмы учат себя быть более эффективными со временем, по мере того как узнают больше о уникальных особенностях и характеристиках каждого станка.

Возможности продукта Senseye позволяют автопроизводителям мониторить все свои производственные активы. Максимизируя эффективность завода и операций обслуживания, и минимизируя шансы дорогостоящих простоев станков.

Senseye помогает клиентам достигать существенных экономий, применяя свою технологию к крупномасштабным автопроизводственным средам. Мы видим уровни внеплановых простоев сокращаются вдвое после внедрения Senseye PdM, затраты на обслуживание падают на 40%, что переводится в многомиллионные экономии, а уровни продуктивности улучшаются до того, что отдельные сайты производят на 5000 автомобилей в год больше, чем раньше.

Масштабируемая природа продукта Senseye означает, что он может быть применен к любому диапазону активов для снижения нагрузки на внутренние или аутсорсинговые команды обслуживания. Экономии, достигнутые типично, окупают стоимость внедрения и использования Senseye PdM в течение первых трех месяцев развертывания.

Давление на автопроизводителей уже меняет отрасль к лучшему, с все более чистыми и эффективными транспортными средствами, сходящими с конвейера ежедневно. Технология Senseye, как часть более широкого движения умных заводов, играет решающую роль в трансформации продуктивности и устойчивости этих производственных линий, а также людей, отвечающих за их вращение.