Siemens 状态监测使用智能数据分析来提高生产机器效率，最大限度地减少停机时间并优化制造流程。
机器对企业的智能系统数据连接是现代制造业的一个基本方面。我们的状态监测系统涵盖三个关键层：机器连接、数据存储和数据呈现。在第一层，我们可以从机器和其他来源（例如SAP、MES和其他ERP系统）收集数据。机器连接是该行业数字化转型的第一步。
我们的巨大优势在于我们对工业控制系统的深入了解。我们可以为您的机器产品组合提供全面的连接解决方案，无论类型或年龄如何。您将获得值得信赖的有效数据。我们专注于与生产、维护、技术和业务管理相关的数据挖掘。
我们提供这些通信数据网关的实现，以保持从生产机器收集数据的可靠性和安全性。我们通常使用一个或多个网关来深化项目规模和最佳实践。多台计算机可以与一个网关通信。
状态监测系统的主要任务是以交互式网络环境或报告服务的形式对收集的数据进行可信的分析，以用于演示目的。
该系统为生产、维护和技术状况提供了一整套仪表板和报告。它为您的制造过程和维护管理带来了透明度。
出于维护目的，可以使用高级应用程序。预测性维护应用程序汇集了机器轴的警报监控、轴电机的工作时间、当前负载、速度和温度监控。应用现代机器学习和统计方法来确定特定组件的磨损率。
您可以在中测试数据呈现功能 免费现场演示。
分析服务利用了整个行业的所有数据。统计和机器学习的应用提供了来自大数据的宝贵信息。我们的分析服务将复杂的数据转换为有背景的信息，以支持您的运营效率和创新。
我们的解决方案集提供了预测性维护、质量控制、资源管理和报告服务应用程序。所提供的每种工具都是与最佳行业实践协同开发的，可根据客户要求进行定制。分析服务应用程序也可用于 实时演示应用程序。
Siemens 预测性维护系统 (PMApp) 是一种解决方案，用于监控和详细分析收集的状态数据，以检测受监控设备最初出现的故障或退化情况。
该系统符合基于状态的维护策略。其主要目的是优化维护流程和降低维护成本，同时提高运营效率并最大限度地减少生产和加工设备的停机时间。这种现代化的维护管理方法是朝着实现该领域卓越成就迈出的重要一步。Siemens 预测性维护解决方案可以应用于各种工业应用，包括使用数据生成机械的制造、化学、冶金或食品加工厂。
信号处理模块处理和监控从工业机械或过程传感器收集的时间序列，需要监控这些时间序列与标准行为的偏差。信号处理可自动可靠地检测受监控组件运行期间出现的任何异常，并启动维护部门安排服务干预。
智能警报分析模块被指定为对记录的文本信息进行自动分析，其中可能包含有关受监控设备技术状态的相关信息。文本信息可以来自各种来源，例如机械控制系统、诊断设备或公司信息门户。
当生成的警报和消息数量超过无法独立处理警报和消息的维护部门的限制时，警报模块是最佳的解决方案。在所有收集的文本中，只有一小部分包含有关新出现故障的宝贵信息。该模块识别关键文本信息，并通过按时维护警告来防止一般故障。
工作时间分析模块提供对机器或组件正常运行时间的高级分析。分析输出是机器故障的概率或估计的平均故障时间。
它允许您根据获得的知识优化维护和生产计划流程。您还可以根据实际严重程度和实际工作量安排预防性维修。最后，您可以根据机器可靠性指标（MTBF、MTTR）和预计的可用性在整个车间分配生产订单。
报告服务应用程序（RsApp）定期合并来自各种公司来源（机器数据、SAP、MES等）的大量流程数据，以帮助管理层和公司人员分析生产、维护、技术、计划或控制。借助RsApp系统，没有高级数据分析知识的员工可以节省时间，专注于解决问题和优化流程。
报告服务的输出可以是基于网络的交互式可视化、离线的PDF或PowerPoint报告，也可以是公司数据库中准备好的数据，供商业智能软件（例如Tableau或PowerBI）进一步处理。
报告的特点是关键绩效指标（KPI）及其趋势和目标、上下文中的数据可视化（条形图、饼图、趋势图等）、生产利用率和停机时间报告、生产中断统计、机器或工人绩效评估等。
RsApp还包括临时分析模块，这是Siemens Analytical Services中的一项非凡服务，可让您订购对各种情况或过程的重点分析。起草后，结果可在报告服务应用程序中找到。您可以调整临时分析，以支持员工和管理层的决策过程。
我们提供的服务包括模式检测、已知和未知关系、寻找停机时间中的浪费和原因、非标准条件和行为检测、公司和生产流程的优化以及其他有价值的信息提取。
质量控制应用程序（qCapp）侧重于制造过程的质量。它为生产管理和质量控制部门提供了一个全面的系统，以控制制造过程。优化的主要目标是最大限度地减少缺陷并最大限度地提高产品的可靠性。
qCapp 由三个工具组成。Anomaly Detection 工具可以根据生产过程中产生的过程信号或加工或装配过程后拍摄的照片对生产早期阶段的不合格物进行分类。
统计过程控制（SPC）工具侧重于在线监控生产过程，检测任何非标准生产现象。SPC是一种简单而有效的技术，可以提高生产率，防止缺陷并避免对生产过程进行不必要的修改。
最后但并非最不重要的是用户交互式实验设计（DOE）工具，它允许对生产过程的不同输入和设置进行实验。它可以带来显著的质量影响和生产性能的识别。
供应管理应用程序 (SMApp) 可以分析和优化内部物流中的生产材料库存、维护备件仓库和运输路线。
根据对备件或材料历史消耗以及风险水平或承保可靠性的分析，该应用程序可以预测最佳库存。内部物流可以通过优化库存运输路线的设置来理想地利用物流人员的能力来从SMApp中获利。它节省了运输时间和能源。
西门子特鲁特诺夫工厂的数字化
这座 Siemens 工厂实现了自动口罩跟踪和识别，无需手动搜索和检查。该工厂将口罩拣选错误减少了多达70％，并加快了整个生产过程。
智能收集和数据分析
这家汽车制造商全自动生产线和机器监控。每台机器的完全透明和详细的状态状态为生产和维护带来了显著的好处。
挡风玻璃生产的数字化
这家全球领先的挡风玻璃制造商与西门子合作，在其丘德日采工厂实施了全面的生产数字化转型，帮助实现了精益制造目标。
