挑战
车身车间夹具的预测性维护面临的主要挑战是什么？
- 维护依赖固定间隔，限制了夹具生命周期的利用率
- 识别钳位异常非常耗时，尤其是在根本原因不确定的情况下
- 在没有明确问题识别的情况下派遣专家会导致严重延迟，并使维护过程复杂化
实际应用
汽车焊接中基于人工智能的数据分析
在车身车间夹具故障导致生产问题之前对其进行检测和纠正。Siemens 基于人工智能的预测性维护可在问题出现时解决问题，而不是依赖专家进行昂贵的紧急维修。
解决方案
基于 AI 的预测性维护解决方案 通过检测故障和提高 OEE 来增强维护能力
- 基于人工智能的系统解决方案可区分正常和异常的钳位操作
- 它可以识别需要维护的故障区域并实现预测性维护，从而提高可用性、性能和整体设备效率 (OEE)
- 及时响应检测到的钳位故障有助于减少计划外停机时间
准确预测故障
使用 Siemens 基于人工智能的系统检测夹具异常操作，以便在故障导致计划外停机之前即可予以处理。
自动执行维护工作
使用 Siemens 预测性维护解决方案来检查焊接质量并安排自动维护，从而减轻维护负担。
充分提高车身车间效率
提高整个生产线的整体设备效率 (OEE)，尽早发现和修复故障，优化设备生命周期。