Skip to main content
การประยุกต์ใช้ในโลกแห่งความจริง

การทำนายข้อผิดพลาดอัตโนมัติในระบบลำเลียง

ควบคุมสายการผลิตยานยนต์ของคุณด้วยการทำนายข้อผิดพลาดอัตโนมัติ ตรวจจับความผิดปกติในระบบลำเลียงของคุณและระบุสาเหตุที่แท้จริง เพื่อให้คุณสามารถป้องกันปัญหาคอขวด ลดเวลาหยุดทำงาน และประหยัดค่าใช้จ่าย

ภาพแสดงระบบลำเลียงในโรงงานผลิตยานยนต์

Challenge

What are the major challenges for fault prediction in EMS conveyor systems?

  • Unexpected downtimes of one EMS carrier can cause a downtime of entire production line
  • Limited ability to detect complex system fault patterns
  • Missing transparency to identify possible weak spots in large production lines

Solution

Condition monitoring equipped with anomaly detection for predictive maintenance

  • Condition Monitoring to identify weak spots such as motor current and temperature,, automatic anomaly detection, cycle time tracing, etc.
  • Prepared dash boards, heatmaps, top X analysis and automatic event logging
  • Predictive maintenance functions to prevent downtimes

ทำให้ระบบลำเลียงของคุณทำงานอย่างราบรื่นอยู่เสมอ

ความซับซ้อนในการผลิตยานยนต์เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ตั้งแต่ความต้องการยานพาหนะส่วนบุคคลที่เพิ่มขึ้นไปจนถึงต้นทุนของ Resources ที่เพิ่มขึ้น โซลูชันการทำนายข้อผิดพลาดอัตโนมัติของเราสำหรับระบบลำเลียงจะช่วยลดความยุ่งยากให้กับสายการผลิตของคุณ โดยจะช่วยคุณ:

  • ระบุจุดอ่อน ข้อบกพร่อง และสาเหตุรากเหง้าที่สำคัญ
  • ตรวจจับปัญหาคอขวดที่ซ่อนอยู่
  • บันทึกเหตุการณ์โดยอัตโนมัติ
  • เพิ่มความพร้อมใช้งานของระบบ
  • ลดเวลาในการทดสอบระบบ และเวลาเร่งการผลิต
  • ช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายด้วยการลดเวลาหยุดทำงานที่ไม่ได้วางแผนไว้
ระบบสายพานลำเลียงในโรงงานที่มีคนงานทำงานอยู่
ไอคอนที่แสดงระบบสายพานลำเลียงโดยใช้เครื่องหมายถูกสีเขียวซึ่งแสดงความพร้อมใช้งานของเครื่อง

แดชบอร์ดที่ใช้งานง่าย

ดูข้อมูลของคุณเป็นแดชบอร์ด แผนที่ความร้อน หรือการวิเคราะห์แบบ Top X ที่เตรียมไว้ได้อย่างง่ายดาย และรับประโยชน์จากการบันทึกเหตุการณ์อัตโนมัติ

ภาพไอคอนระบบลำเลียงที่มีฟีเจอร์การซ่อมแซมที่ใช้เวลาน้อยลง

Condition monitoring

ระบุจุดอ่อนและตรวจจับความผิดปกติในกระแสไฟและอุณหภูมิของมอเตอร์โดยอัตโนมัติ การติดตามรอบเวลา และอื่น ๆ

ไอคอนที่แสดงระบบสายพานลำเลียงโดยมีเวลาหยุดทำงานน้อยลงและมีประสิทธิภาพที่ดีขึ้น

การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์

ใช้เครื่องมือบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์เพื่อป้องกันการหยุดทำงานที่ไม่ได้วางแผนไว้ซึ่งส่งผลต่อสายการผลิตทั้งหมดของคุณ

กรณีศึกษา

ผู้ผลิตยานยนต์ทั่วโลก

ระบบลำเลียงที่ใช้หุ่นยนต์จัดการชิ้นส่วนรถยนต์ในโรงงานผลิตรถยนต์

Senseye Predictive Maintenance จะช่วยเพิ่ม OEE

ผลลัพธ์: ผู้ผลิตรายนี้ขยายความสามารถในการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ทั่วทั้งไซต์การผลิตทั่วโลก

  • ประหยัดเวลาหยุดทำงานของหลายสิบล้านคน
  • ผลตอบแทนที่รวดเร็วจากการลงทุนน้อยกว่า 3 เดือน
  • เตือนล่วงหน้าถึง 6 เดือนเกี่ยวกับความล้มเหลวของเครื่อง
  • ลดการบำรุงรักษาเชิงป้องกันและกิจกรรมทุติยภูมิ
  • การปรับปรุง OEE แบบปีต่อปี

Have any questions?

Let’s chat. Reach out and we will help you figure out the best place to start.