WeSenseAll Subscription

WeSenseAll Subscription τροφοδοτείται από WSA Solutions sp. z o.o.

Η WeSenseAll υποστηρίζει τους πελάτες στον ψηφιακό μετασχηματισμό τους επιτρέποντας τη λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων για βιομηχανικά περιουσιακά στοιχεία. Η λύση μας ψηφιοποιεί τη συμπεριφορά του μηχανήματος χρησιμοποιώντας βιομηχανικούς αισθητήρες, ασφαλή απόκτηση δεδομένων, αναλύσεις που βασίζονται στο cloud. Εφαρμόζοντας στατιστική ανάλυση και μηχανική μάθηση, μετατρέπουμε τα ακατέργαστα επιχειρησιακά δεδομένα σε πληροφορίες που μπορούν να δράσουν με δράση που βελτιώνουν την αξιοπιστία, τον προγραμματισμό συντήρησης, την ασφάλεια και τη συνολική λειτουργική απόδοση, χωρίς να διαταράσσουμε τα υπάρχοντα συστήματα παραγωγής.

Ανακαλύψτε WSA Solutions sp. z o.o.

Γιατί Προβλέψτε τις αποτυχίες και βελτιστοποιήστε τις λειτουργίες χρησιμοποιώντας δεδομένα?

Το WeSenseAll είναι μια πλατφόρμα λογισμικού για βιομηχανικές εταιρείες που χρειάζονται καλύτερη ορατότητα στην κατάσταση και την απόδοση του μηχανήματος. Εξυπηρετεί ομάδες συντήρησης και λειτουργίας αναλύοντας δεδομένα που αποστέλλονται μέσω MQTT από διάφορες πηγές. Το σύστημα ανιχνεύει ανωμαλίες, προβλέπει βλάβες και βοηθά στην εξάλειψη του μη προγραμματισμένου χρόνου διακοπής λειτουργίας, στη μείωση του κόστους συντήρησης και στη βελτίωση της συνολικής απόδοσης του εξοπλισμού.

Οφέλη

Μείωση του μη προγραμματισμένου χρόνου διακοπής λειτουργίας μέσω έγκαιρης ανίχνευσης ανωμαλιών και πρόβλεψης αποτυχίας. Το σύστημα αναλύει συνεχώς τα εισερχόμενα δεδομένα και εντοπίζει αποκλίσεις από την κανονική λειτουργία, επιτρέποντας στις ομάδες συντήρησης να ενεργούν πριν εμφανιστούν βλάβες και να αποφεύγουν δαπανηρές διακοπές παραγωγής.
Βελτιστοποίηση των δραστηριοτήτων συντήρησης μεταβαίνοντας από αποφάσεις βάσει χρόνου σε αποφάσεις που βασίζονται σε συνθήκες. Το WeSenseAll χρησιμοποιεί δεδομένα σε πραγματικό χρόνο και μοντέλα πρόβλεψης για να δείξει πότε απαιτείται πραγματικά παρέμβαση, μειώνοντας τις περιττές επιθεωρήσεις, μειώνοντας το κόστος συντήρησης και βελτιώνοντας την κατανομή πόρων.
Βελτιωμένη λειτουργική αποδοτικότητα και απόδοση εξοπλισμού μέσω πληροφοριών βάσει δεδομένων. Το σύστημα εντοπίζει τάσεις, αναποτελεσματικότητες και κρυφές απώλειες στη λειτουργία του μηχανήματος, υποστηρίζοντας καλύτερη λήψη αποφάσεων, αυξάνοντας το OEE και επιτρέποντας τη συνεχή βελτιστοποίηση της διαδικασίας.

Διακεκριμένες δυνατότητες

Αναλύστε τα δεδομένα μηχανών σε πραγματικό χρόνο

Επεξεργαστείτε και αναλύστε ροές δεδομένων από αισθητήρες, PLC και άλλα συστήματα μέσω MQTT. Εντοπίστε αποκλίσεις από την κανονική λειτουργία σε πραγματικό χρόνο, επιτρέποντας άμεση ορατότητα της κατάστασης του μηχανήματος και ταχύτερη απόκριση σε αναδυόμενα ζητήματα.

Γραμμές γραμμών που δείχνουν τάσεις με την πάροδο του χρόνου

Προβλέψτε τις αποτυχίες πριν συμβούν

Χρησιμοποιήστε μηχανική μάθηση και στατιστικά μοντέλα για να προσδιορίσετε πρότυπα και τάσεις στα δεδομένα. Προβλέψτε πιθανές βλάβες εκ των προτέρων, επιτρέποντας στις ομάδες συντήρησης να σχεδιάζουν παρεμβάσεις, να αποφεύγουν το χρόνο διακοπής λειτουργίας και να μειώνουν τις επισκευές έκτακτης ανάγκης.

Οπτικοποίηση χρονοδιαγράμματος των ειδοποιήσεων αισθητήρων

Παρακολούθηση της κατάστασης και των τάσεων των στοιχείων

Οπτικοποιήστε την κατάσταση του μηχανήματος, τις τάσεις, τις ειδοποιήσεις και τις ανωμαλίες σε σαφείς πίνακες ελέγχου. Παρακολουθήστε την υγεία των περιουσιακών στοιχείων με την πάροδο του χρόνου, συγκρίνετε καταστάσεις λειτουργίας και υποστηρίξτε αποφάσεις βάσει δεδομένων για συντήρηση, αξιοπιστία και προγραμματισμό παραγωγής.

Case Study

Μείωση αποτυχίας ρομπότ με προγνωστική παρακολούθηση

Στην Toyota Manufacturing, το WeSenseAll εφαρμόστηκε για την παρακολούθηση βιομηχανικών ρομπότ που συναρμολογούν εξαρτήματα.
Ως αποτέλεσμα, το εργοστάσιο πέτυχε τουλάχιστον 15% μείωση της συχνότητας και του κόστους αστοχίας.

Εφαρμογές πραγματικού κόσμου

Select...

Προγνωστική συντήρηση για γραμμές παραγωγής

Ανιχνεύει πρώιμα σημάδια φθοράς του μηχανήματος χρησιμοποιώντας δεδομένα από αισθητήρες και PLC μέσω MQTT. Εντοπίζει ανωμαλίες στους κραδασμούς ή τη θερμοκρασία, προβλέπει βλάβες και επιτρέπει στις ομάδες συντήρησης να ενεργούν πριν από βλάβες, μειώνοντας τον χρόνο διακοπής λειτουργίας και βελτιώνοντας τη συνέχεια της παραγωγής στις γραμμές αυτοκινήτων.