挑战
EMS 输送机系统故障预测的主要挑战是什么？
- 一家 EMS 承运人意外停机可能会导致整条生产线停机
- Limited 检测复杂系统故障模式的能力有限
- 缺乏透明度，无法识别大型生产线中可能存在的薄弱环节
解决方案
Condition monitoring 配备异常检测功能，用于预测性维护
- 状态监控，用于识别薄弱环节，例如电机电流和温度，自动异常检测，循环时间跟踪等。
- 准备好仪表板、热图、前 X 名分析和自动事件记录
- 预测性维护功能可防止停机
实际应用
输送系统自动故障预测
通过自动故障预测控制您的汽车生产线。检测输送机系统中的异常并确定其根本原因，这样您就可以防止瓶颈、减少停机时间并节省成本。
确保输送系统平稳运行
从个性化车辆需求增加到资源成本不断上涨，汽车制造的复杂度在不断攀升。我们的输送系统自动化故障预测方案可帮助您简化生产线，从而实现：
- 识别薄弱环节、故障及根本原因
- 发现隐藏瓶颈
- 自动记录事件
- 提升系统可用性
- 缩短调试和生产爬坡时间
- 减少计划外停机以节省成本
简化的控制面板
通过预设的控制面板、热图或 Top X 分析模式轻松查看数据，并支持自动事件记录。
状态监测
自动识别薄弱环节，检测电机电流、温度、周期时间等方面的异常。
预测性维护
使用预测性维护工具，避免影响整条生产线的计划外停机。
案例分析
全球汽车制造商
Senseye 预测性维护提升设备综合效率 (OEE)
成果： 该制造商将其预测性维护能力扩展到全球各个生产基地。
- 节省了数千万的停机损失
- 投资回报周期缩短至3个月以内
- 最多可提前 6 个月预警设备故障
- 减少预防性维护和次生工作
- 设备综合效率逐年提升