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Surveillance de l'état

Siemens Condition Monitoring utilise l'analyse intelligente des données pour améliorer l'efficacité des machines de production, minimiser les temps d'arrêt et optimiser les processus de fabrication.

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Connectivité

La connexion de données système intelligente de machine à entreprise est un aspect fondamental de la fabrication moderne. Notre système de surveillance conditionnelle couvre trois couches cruciales : la connectivité des machines, le stockage de données et la présentation des données. Dans la première couche, nous pouvons collecter des données à partir de machines et d'autres sources telles que SAP, MES et autres systèmes ERP. La connectivité des machines est la première étape de la transformation numérique dans l'industrie.

Notre grand avantage réside dans notre connaissance approfondie des systèmes de contrôle industriels. Nous pouvons fournir des solutions de connexion complètes pour votre portefeuille de machines, quel que soit le type ou l'âge. Vous obtenez des données valides sur lesquelles vous pouvez compter. Nous nous concentrons sur l'exploration de données concernant la production, la maintenance, la technologie et la gestion des affaires.

Nous proposons la mise en œuvre de ces passerelles de données de communication pour maintenir une collecte de données fiable et sécurisée à partir des machines de production. Nous utilisons généralement une ou plusieurs passerelles pour approfondir l'échelle du projet et les meilleures pratiques. Plusieurs machines peuvent communiquer avec une seule passerelle.

Un opérateur regarde l'interface du service de connectivité Brownfield Analytics sur un grand écran.
Écran d'ordinateur montrant une transparence totale des états de fonctionnement de la machine

Présentation des données

La tâche principale du système de surveillance conditionnelle est une analyse fiable des données collectées sous la forme d'un environnement Web interactif ou d'un service de reporting à des fins de présentation.

Le système offre un ensemble complet de tableaux de bord et de rapports pour les conditions de production, de maintenance et de technologie. Cela apporte de la transparence à vos processus de fabrication et à la gestion de la maintenance.

Pour des raisons de maintenance, une application avancée est disponible. L'application de maintenance prédictive regroupe la surveillance des alarmes, les heures de travail du moteur d'axe, la charge actuelle, la vitesse et la surveillance de la température de l'axe de la machine. Des approches modernes d'apprentissage automatique et de statistiques sont appliquées pour déterminer le taux d'usure de composants spécifiques.

Vous pouvez tester les capacités de présentation de données dans le démo en direct gratuite.

Analyse de données et optimisation des processus

Les services d'analyse exploitent toutes les données de l'industrie. L'application des statistiques et de l'apprentissage automatique fournit des informations précieuses à partir du Big Data. Nos services analytiques transforment des données complexes en informations contextuelles pour soutenir votre efficacité opérationnelle et votre innovation.

Les applications de maintenance prédictive, de contrôle qualité, de gestion des ressources et de service de reporting sont disponibles dans notre ensemble de solutions. Chaque outil présenté a été développé en synergie avec les meilleures pratiques de l'industrie et la personnalisation aux exigences des clients. Les applications Services analytiques sont également disponibles dans le application de démonstration en direct.

Une analyse détaillée et une comparaison de l'indicateur MTBF à l'aide de Siemens Condition Monitoring.
Une liste de signaux surveillés et d'anomalies détectées à l'aide de Siemens Condition Monitoring.

PMapp — Maintenance App prédictive

Le système de maintenance prédictive Siemens (PMapp) est une solution de surveillance et d'analyse détaillée des données d'état collectées afin de détecter l'occurrence initiale de défaillance ou de dégradation de l'équipement surveillé.

Le système s'inscrit dans la stratégie de maintenance conditionnelle. Son objectif principal est d'optimiser les processus de maintenance et de réduire les coûts de maintenance tout en améliorant l'efficacité opérationnelle et en minimisant les temps d'arrêt des équipements de production et de traitement. Cette approche moderne de la gestion de la maintenance est une étape importante vers l'atteinte de l'excellence dans ce domaine. La solution de maintenance prédictive de Siemens peut être appliquée à une variante d'applications industrielles, y compris les usines de fabrication, chimiques, métallurgiques ou de transformation des aliments qui utilisent des machines de génération de données.

Module de traitement du signal

Le module de traitement du signal traite et surveille les séries chronologiques collectées à partir de machines industrielles, ou de capteurs de processus, dont les écarts par rapport au comportement standard doivent être surveillés. Le traitement du signal détecte automatiquement et de manière fiable toute anomalie survenant pendant le fonctionnement du composant surveillé et initie le service de maintenance pour planifier une intervention de service.

Une vue détaillée d'une analyse d'un signal surveillé à l'aide de Siemens Condition Monitoring.
Analyse avancée des alarmes critiques détectées à l'aide de Siemens Condition Monitoring.

Module d'analyse intelligente des alarmes

Le module Smart Alarm Analysis est spécifié pour effectuer une analyse automatisée des informations textuelles enregistrées, qui peuvent contenir des informations pertinentes sur l'état technique de l'équipement surveillé. Les informations textuelles peuvent provenir de diverses sources comme les systèmes de contrôle des machines, les dispositifs de diagnostic ou les portails d'informations d'entreprise.

Un module d'alarme est la meilleure solution pour les situations où le nombre d'alarmes et de messages générés dépasse la limitation du service de maintenance qui ne peut pas les traiter indépendamment. Seule une fraction de tous les textes recueillis contiennent des informations précieuses sur un échec émergent. Le module identifie les informations textuelles critiques et prévient une panne générale par des avertissements de maintenance à temps.

Module Analyse des heures de travail

Le module Analyse des heures de travail fournit une analyse avancée de la disponibilité des machines ou des composants. Les résultats de l'analyse sont la probabilité de défaillance de la machine ou le temps moyen estimé de défaillance.

Il vous permet d'optimiser les processus de planification de la maintenance et de la production en fonction des connaissances acquises. Vous pouvez également planifier des réparations préventives en fonction de la gravité réelle et de la charge de travail réelle. Enfin, vous pouvez répartir les commandes de production dans l'atelier en fonction des indicateurs de fiabilité de la machine (MTBF, MTTR) et de la disponibilité estimée.

Tendance du MTBF, du MTTR et de la disponibilité avec probabilité calculée de fonctionnement ultérieur et temps estimé jusqu'à la prochaine défaillance.
Un rapport de production Web préparé à l'aide de RSapp de Siemens.

RSApp — Application de service de rapports

L'application Report Service (RSApp) combine, à intervalles réguliers, de grandes quantités de données de processus provenant de diverses sources d'entreprise (données machine, SAP, MES, etc.) pour aider la direction et le personnel de l'entreprise à analyser la production, la maintenance, la technologie, la planification ou le contrôle. Avec le système RSapp, les employés sans connaissances avancées en analyse de données peuvent gagner du temps, se concentrer sur la résolution de problèmes et optimiser les processus.

La sortie du service de rapports peut être une visualisation interactive basée sur le Web, un rapport PDF ou PowerPoint hors ligne ou des données préparées dans la base de données de l'entreprise pour un traitement ultérieur dans un logiciel de BI (par exemple Tableau ou PowerBI).

Les caractéristiques des rapports sont les indicateurs clés de performance (KPI) avec leurs tendances et leurs objectifs, la visualisation des données en contexte (barre, secteur, graphiques de tendances, etc.), les rapports sur l'utilisation et les temps d'arrêt de la production, les statistiques des interruptions de production, l'évaluation des performances des machines ou des travailleurs et plus encore.

RSapp inclut également le module d'analyse ad-hoc, un service extraordinaire au sein de Siemens Analytical Services qui vous permet de commander une analyse ciblée d'un large éventail de situations ou de processus. Les résultats sont disponibles dans l'application Report Service après la rédaction. Vous pouvez adapter l'analyse ad hoc pour soutenir le processus décisionnel des employés et de la direction.

Nous fournissons des services tels que la détection de modèles, les relations connues et inconnues, la recherche de déchets et de causes dans les temps d'arrêt, la détection de conditions et de comportements non standard, l'optimisation des processus de l'entreprise et de la production et d'autres informations précieuses.

QCapp — Application de contrôle de la qualité

L'application de contrôle de la qualité (QCAPP) se concentre sur la qualité des processus de fabrication. Il fournit un système complet permettant aux départements de gestion de la production et de contrôle qualité de prendre le contrôle des processus de fabrication. Les principaux objectifs de l'optimisation sont de minimiser les défauts et de maximiser la fiabilité de votre produit.

Le QCapp se compose de trois outils. L'outil de Anomaly Detection peut classer un non-conforme dans les premières phases de production par des signaux de processus générés pendant la production ou sur des photographies capturées après le processus d'usinage ou d'assemblage.

L'outil Statistical Process Control (SPC) se concentre sur la surveillance en ligne du processus de production, détectant tout phénomène de production non standard. Le SPC est une technique simple mais efficace pour augmenter la productivité, prévenir les défauts et éviter les modifications inutiles du processus de production.

Enfin et surtout, l'outil de conception d'expériences (DOE) interactif par l'utilisateur, qui permet l'expérimentation avec différentes entrées et paramètres du processus de production. Cela conduit à des effets de qualité significatifs et à l'identification des performances de production.

Le tableau de bord pour la surveillance en ligne de la qualité du processus de production dans QCapp de Siemens.
Le tableau de bord SMapp pour surveiller les pièces de rechange dans l'inventaire du service de maintenance.

SMApp — Application de gestion de l'approvisionnement

L'application de gestion de l'approvisionnement (SMApp) permet l'analyse et l'optimisation des stocks de matériel de production, de l'entrepôt de pièces détachées de maintenance et des itinéraires de transport au sein de la logistique interne.

Sur la base de l'analyse des pièces de rechange ou de l'historique des matériaux consommés et du niveau de risque ou de fiabilité de la couverture, l'application prédit un stock optimal. La logistique interne peut profiter de SMApp en optimisant les paramètres des itinéraires de transport pour les inventaires afin d'utiliser idéalement la capacité du personnel logistique. Cela permet d'économiser du temps de transport et de l'énergie.

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