WeSenseAll Subscription

WeSenseAll Subscription est alimenté par WSA Solutions sp. z o.o.

WeSenseAll soutient ses clients dans leur transformation numérique en leur permettant de prendre des décisions fondées sur des données pour les actifs industriels. Notre solution numérise le comportement des machines à l'aide de capteurs industriels, d'acquisitions de données sécurisées et 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 Prévoyez les pannes et optimisez les opérations à l'aide des données?

WeSenseAll est une plateforme logicielle destinée aux entreprises industrielles qui ont besoin d'une meilleure visibilité sur l'état et les performances de leurs machines. Il est utile aux équipes de maintenance et d'exploitation en analysant les données envoyées via MQTT à partir de différentes sources. Le système détecte les anomalies, prédit les pannes et permet d'éliminer les temps d'arrêt imprévus, de réduire les coûts de maintenance et d'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, ce qui permet aux équipes de maintenance d'agir avant les pannes et d'éviter des interruptions de production coûteuses.
Optimisation des activités de maintenance en passant de décisions temporelles à des décisions conditionnelles. WeSenseAll utilise des données en temps réel et des modèles prédictifs pour indiquer quand une intervention est réellement nécessaire, afin de réduire les inspections inutiles, de réduire les coûts de maintenance et d'améliorer 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 liées au fonctionnement des machines, ce qui permet de prendre de meilleures décisions, d'augmenter l'OEE et de permettre une optimisation continue des processus.

Fonctions phares

Analysez les données des machines en temps réel

Traitez et analysez les flux de données provenant de capteurs, d'automates programmables et d'autres systèmes via MQTT. Détectez les écarts par rapport au fonctionnement normal en temps réel, afin d'avoir une visibilité immédiate de l'état de la machine et de réagir plus rapidement aux problèmes émergents.

Graphiques linéaires montrant les tendances au fil du temps

Prévoyez les pannes avant qu'elles ne se produisent

Utilisez l'apprentissage automatique et des modèles statistiques pour identifier des modèles et des tendances dans les données. Prévoyez les pannes potentielles à l'avance, afin de permettre 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 des capteurs

Surveillez l'état et les tendances des actifs

Visualisez l'état des machines, les tendances, les alertes et les anomalies dans des tableaux de bord clairs. Suivez l'état de santé des actifs au fil du temps, comparez les états de fonctionnement et prenez des décisions fondées sur des données en matière de maintenance, de fiabilité et de planification de la production.

Case Study

Réduction des pannes robotiques grâce à la surveillance prédictive

Chez Toyota Manufacturing, WeSenseAll a été créé pour surveiller l'assemblage de composants par des robots industriels.
L'usine a ainsi réussi à réduire d'au moins 15 % la fréquence des pannes et les 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 automates programmables via MQTT. Identifie les anomalies liées aux vibrations ou à la température, prédit les pannes et permet aux équipes de maintenance d'agir avant les pannes, de réduire les temps d'arrêt et d'améliorer la continuité de production des lignes automobiles.