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WesenseAll soutient les clients dans leur transformation numérique en permettant la prise de décision basée sur les données pour les actifs industriels. Notre solution numérise le comportement des machines à l'aide de capteurs industriels, d'acquisition de données sécurisée, d'analyses basées sur le cloud. En appliquant l'analyse statistique et l'apprentissage automatique, nous transformons les données opérationnelles brutes en informations exploitables qui améliorent la fiabilité, la planification de la maintenance, la sécurité et l'efficacité opérationnelle globale, sans perturber les systèmes de production existants.

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Pourquoi Prédire les pannes et optimiser les opérations à l'aide des données ?

WesenseAll est une plateforme logicielle pour les entreprises industrielles qui ont besoin d'une meilleure visibilité sur l'état et les performances des machines. Il sert les équipes de maintenance et d'exploitation en analysant les données envoyées via MQTT à partir de diverses sources. Le système détecte les anomalies, prédit les pannes et aide à éliminer les temps d'arrêt imprévus, à réduire les coûts de maintenance et à améliorer l'efficacité globale de l'équipement.

Avantages

Réduction des temps d'arrêt imprévus grâce à la détection précoce des anomalies et à la prévision des pannes. Le système analyse en permanence les données entrantes et identifie les écarts par rapport au fonctionnement normal, permettant aux équipes de maintenance d'agir avant que les pannes ne se produisent et d'éviter des interruptions de production coûteuses.
Optimisation des activités de maintenance en passant de décisions basées sur le temps à des décisions basées sur les conditions. WesenseAll utilise des données en temps réel et des modèles prédictifs pour indiquer quand une intervention est réellement nécessaire, réduisant les inspections inutiles, réduisant les coûts de maintenance et améliorant l'allocation des ressources.
Amélioration de l'efficacité opérationnelle et des performances de l'équipement grâce à des informations basées sur les données. Le système identifie les tendances, les inefficacités et les pertes cachées dans le fonctionnement de la machine, ce qui favorise une meilleure prise de décision, augmente l'OEE et permet une optimisation continue des processus.

Capacités en vedette

Analyser les données des machines en temps réel

Traiter et analyser les flux de données provenant de capteurs, de PLC et d'autres systèmes via MQTT. Détectez les écarts par rapport au fonctionnement normal en temps réel, ce qui permet une visibilité immédiate de l'état de la machine et une réponse plus rapide aux problèmes émergents.

Graphiques linéaires montrant les tendances au fil du temps

Prédire les pannes avant qu'elles ne se produisent

Utilisez l'apprentissage automatique et les modèles statistiques pour identifier les modèles et les tendances dans les données. Prévoyez les pannes potentielles à l'avance, permettant aux équipes de maintenance de planifier les interventions, d'éviter les temps d'arrêt et de réduire les réparations d'urgence.

Visualisation chronologique des alertes de capteurs

Surveiller la santé et les tendances des actifs

Visualisez l'état de la machine, les tendances, les alertes et les anomalies dans des tableaux de bord clairs. Suivez la santé des actifs au fil du temps, comparez les états d'exploitation et soutenez les décisions basées sur les données pour la maintenance, la fiabilité et la planification de la production.

Étude de cas

Réduction des pannes de robots avec surveillance prédictive

Chez Toyota Manufacturing, WesenseAll a été mis en œuvre pour surveiller les robots industriels assemblant des composants.
En conséquence, l'usine a réalisé une réduction d'au moins 15 % de la fréquence des pannes et des coûts.

Applications dans le monde réel

Maintenance prédictive pour les lignes de production

Détecte les premiers signes d'usure de la machine à l'aide des données des capteurs et des PLC via MQTT. Identifie les anomalies de vibration ou de température, prédit les pannes et permet aux équipes de maintenance d'agir avant les pannes, ce qui réduit les temps d'arrêt et améliore la continuité de la production dans les lignes automobiles.