チャレンジ
予期せぬ機械のダウンタイムは、食品・飲料メーカーにとって重大なコスト要因です。故障のたびに人件費、原材料費、売上高の損失が発生し、収益だけでなく企業評価や環境にも悪影響を及ぼします。
解決策
予知保全は、機械とシステムデータの高度な分析を提供します。このプラットフォームは、ユーザー、AI、保守専門家間の意思決定を効率化し、ダウンタイムを最小限に抑えながらリソース配分を最適化します。
現実世界のアプリケーション
生産における予知保全
生産性を向上させ、Sustainabilityを高め、高コストな修理の必要性を削減するスケーラブルな予知保全Solutions。自動化された分析、AI、対話型インターフェースにより、予知保全はこれまで以上に容易になりました。
結束した運用と意思決定を支援する
手動による分析では、保守作業に不備が生じ、資産の信頼性や性能目標との整合が困難となります。高度な分析技術とAIを活用することで、食品・飲料メーカーは資産や拠点全体にわたる生産工程で拡張可能な予知保全を実施できるようになり、次の成果が期待できます。
- 計画外の機械停止時間の削減
- 保守作業員の生産性向上
- 柔軟性と連携性の向上
- エネルギー消費量と廃棄物の削減
- 環境負荷の最小化
自動化
自動化された分析により、機械と保守作業員の行動モデルが生成され、手動介入なしに実用的な知見を提供します。
統合され安全
異なる保守Softwareからのデータを、外部アクセスから保護されたプライベートクラウド環境内で処理します。
対話型
機械学習分析を通じて、プラットフォームは対話型AIを活用した通知を提供します。