APLICAÇÃO NO MUNDO REAL

Análise de dados baseada em IA na soldadura automóvel

Detecte e corrija grampos defeituosos da oficina antes que causem problemas de produção. A manutenção preditiva baseada em IA da Siemens resolve os problemas à medida que surgem — em vez de depender de especialistas para fazer reparos de emergência caros.

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Linha de montagem de soldadura automóvel com trabalhadores em equipamento de proteção a executar tarefas de fabrico de precisão.

Desafio

Quais são os principais desafios para a manutenção preditiva de grampos numa oficina de carroceria?

A manutenção depende de intervalos fixos, limitando a utilização do ciclo de vida da braçadeira
Identificar anomalias da pinça consome muito tempo, especialmente quando a causa raiz é incerta
Despachar especialistas sem identificação clara do problema leva a atrasos significativos e complica o processo de manutenção

Solução

Solução de manutenção preditiva baseada em IA melhora a manutenção detectando falhas e aumentando o OEE

A solução de sistema baseada em IA distingue entre operação de fixação normal e anormal
Identifica áreas de falha para manutenção e permite a manutenção preditiva, aumentando a disponibilidade, o desempenho e a Eficácia Geral do Equipamento (OEE)
Respostas rápidas a falhas de fixação detectadas ajudam a reduzir tempos de inatividade não planeados

Um soldador profissional a trabalhar numa fábrica automóvel, usando uma máscara de soldadura e equipamento de proteção, a soldar uma peça metálica.

Preveja falhas com precisão

Detete o funcionamento anormal das braçadeiras com os sistemas baseados em IA da Siemens, para que possa resolver as falhas antes que causem tempos de inatividade não planeados.

Automatize os esforços de manutenção

Aliviar as cargas de manutenção com as soluções de manutenção preditiva da Siemens para inspecionar a qualidade da soldadura e programar a manutenção automática.

Maximize a eficiência da oficina

Aumente a Eficácia Geral do Equipamento (Overall Equipment Effectiveness, OEE) em todas as linhas de produção, detetando e corrigindo falhas antecipadamente para otimizar os ciclos de vida do equipamento.