汽车行业的预测性维护

通过人工智能驱动的预测性维护，减少计划外停机时间，改善 OEE，保持汽车生产正常运行。

保持汽车生产步入正轨

在汽车制造中，正常运行时间的每一秒都很重要。然而，许多维护团队仍然依赖固定的时间表和人工检查，因此很难在问题影响生产之前发现问题。人工智能驱动的预测性维护可帮助制造商尽早发现异常，减少维护工作量并保持生产可靠运行，从而延长正常运行时间、效率和整体设备效率 (OEE)。

将维护转化为竞争优势

防止计划外停机

在潜在问题变成代价高昂的故障之前识别它们。预测性维护可以更早地进行干预，帮助生产和维护团队最大限度地减少中断并保持运营平稳运行。

提高 OEE 和生产性能

通过实时查看机器运行状况，提高资产可用性、提高生产效率并最大限度地提高关键设备的性能。

加快故障排除和维修

自动异常检测和故障分类可帮助维护团队更快地识别根本原因，确定纠正措施的优先顺序，并减少诊断问题所花费的时间。

在最重要的地方应用预测性维护

汽车制造商依赖于成千上万的关键资产，这些资产在车身车间、总装线、动力系统和机器人工作单元中可靠运行。预测性维护使用人工智能驱动的分析、状态监测和实时设备数据，在异常情况演变为代价高昂的故障之前对其进行检测。团队无需完全依赖手动检查或固定的维护间隔，而是可以及早了解设备运行状况，并可以在生产受到影响之前规划干预措施。