Surveiller les temps d’arrêt et les performances de la machine

Fabricant de machines/produits de construction

Les données collectées via les machines et les opérateurs sont utiles pour développer un ensemble de KPI (Key Performance Indicators), tels que l’efficacité de l’équipement global. Il stimule une analyse des causes profondes ainsi que des temps d’arrêt dus aux données. N’oubliez pas que la science des données devient utile pour une approche réactive et proactive de l’optimisation et de la maintenance des machines.

Il ne fait aucun doute qu’une réponse rapide à différents problèmes peut avoir un impact direct sur les temps d’arrêt coûteux et sur la productivité. Un modèle prédictif peut s’avérer utile pour surveiller les temps d’arrêt et les performances des machines. Il peut anticiper les gains de rendement, les changements externes et leurs impacts, la qualité et la réduction des rebuts. Les fabricants trouvent utile de découvrir de nouvelles approches et méthodes de gestion des coûts et d’amélioration de la qualité.

Avantages pour l'entreprise

La maintenance prédictive permet souvent de détecter des pannes imminentes qui ne pourraient jamais être détectées par l’œil humain. Avec la maintenance prédictive, les temps d’arrêt et les réparations sont directement liés à une panne probable, ce qui minimise les coûts (par exemple moins de temps de main-d’œuvre, moins de risques de panne inattendue) et maximise la durée de vie des actifs.

Faisabilité

Haut

Type d'expertise/domaine IA

Analyse de régression, notation classée, analyse et prédiction en temps réel

 

Données internes requises

Données de capteur en temps réel

 

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