總部位於澳大利亞的 BlueScope 是全球鋼鐵領導者，通過西門子 Senseye Predictive Maintenance 致力於維護未來的維護。此 AI 解決方案可提早偵測機器故障，提升效率並降低成本。它已經防止了 1,950 小時的停機時間，並在全球範圍內停止了 53 個流程。
澳大利亞的意外停機時間。
在其他國家避免了意外停機時間。
避免中斷。
全球鋼鐵行業面臨各種挑戰，例如環境法規和更可持續生產的壓力，這導致生產流程數字化以提高效率和靈活性的趨勢。維護流程在這裡發揮著重要作用。由於鋼鐵生產設施的規模、複雜性和惡劣的操作條件，它們特別具有挑戰性。協調維護在不中斷生產的情況下很困難，尤其是在連續製程工廠中。由於生產損失和重新啟動成本，意外的中斷可能會造成數百萬美元的成本。
BlueScope 是一家專門從事鋼鐵產品的製造和分銷的全球公司，在澳大利亞，紐西蘭，太平洋群島，中國，印度，東南亞和北美洲的全球經營。它以其優質鍍鋅和塗層鋼產品而聞名，它們用於建築，汽車，農業和包裝等各種行業。該公司總部位於澳大利亞墨爾本，在各個地區經營製造設施和銷售辦事處，為其全球客戶提供服務。
對 BlueScope 來說，就像製程行業中的大多數公司一樣，工廠停機時間不僅是昂貴，而且壓力，在最壞情況下對業務造成損害。因此，考慮到其全球競爭力，該公司正在尋找方法來主動規劃維護工作，以大幅減少停機時間，從而降低生產成本。
考慮到這一點，BlueScope 選擇了西門子及其數位技術。西門子的重點是資產智慧，不僅用於管理資產，還幫助從反應性維護轉變為主動維護的文化。這項合作從 12 個月的試驗項目開始，旨在測試凱布拉港 BlueScope 斯普林希爾工廠的金屬塗層線中預測性維護 (PdM) 的可能性。這個試點事實證明只有七個月後成功了。
在這 12 個月內，三條金屬塗佈線上運行了 300 台。在斯普林希爾站點進行這個成功的第一階段，受 Senseye 預測性維護的 AI 驅動自動調整功能的支持，標誌著從反應性到主動的預測性維護的全面轉移開始。
西門子解決方案允許我們在故障發生之前預測。這意味著在最佳情況下，我們不必停止生產線，這會產生廢物和不必要的溫室排放量，而且可以在生產過程中管理維護。
新的數據驅動方法已經多次展示了其強大的影響。一個例子：在金屬塗層線上進行小型液壓洩漏的早期診斷，這可能會升級成一個主要問題，因為停機時間成本昂貴，以及在危險和難以訪問的區域手動干預。感測器偵測到壓力逐漸下降；Senseye PDM 系統隨後觸發預測警告，並提醒 BlueScope 團隊。透過使用 Senseye PDM，BlueScope 能夠在排程維護期間解決問題。以前，BlueScope 僅通過視覺檢查和簡單的低級開關來監控這些系統。
透過在上述範例中早期偵測漏水，BlueScope 能夠避免金屬塗層生產線至少 24 小時的非預期停機時間，從而節省成本並將生產延遲降到最低（如果不是完全消除）。在這種情況下，早期干預也避免了耗時且昂貴的手動將金屬帶重線進入生產線中。
我們使用 Senseye PdM 的旅程從 2022 年開始，從那時起，我們在全球各地避免了超過 1,950 小時的機器停機，以及 53 個完整的製程停機，從而導致大量浪費。
由於在肯布拉港的試驗項目取得了巨大成功，BlueScope 從那時起已將西門子解決方案推出到全球各地。使用 Senseye PdM 的即時資料和早期警告，BlueScope 可以用主動式資料驅動的模型取代先前的反應性維護方法。Colin Robertson 總結：「在維護和技術中早期採用生成人工智能是鋼鐵行業的關鍵。」憑藉西門子作為合作夥伴，我們在未來的技術和戰略方面擁有良好的地位。」
