西門子狀態監控使用智能數據分析來提高生產機器效率，最大限度地減少停機時間並優化製造流程。
機器對企業智能系統數據連接是現代製造的基本方面。我們的狀態監控系統涵蓋三個關鍵層級：機器連接、資料儲存和資料呈現。在第一層中，我們可以從機器和其他來源（例如 SAP，MES 和其他 ERP 系統）收集數據。機器連接是行業數位轉型的初步。
我們的巨大優勢在於我們對工業控制系統的深入知識。無論機種類或年齡為何，我們都可以為您的機器產品組合提供全面的連接解決方案。您可以獲得可靠的有效數據。我們專注於生產，維護，技術和業務管理的數據挖掘。
我們提供這些通信數據閘道的實施，以維持從生產機器中的可靠和安全的數據收集。我們通常使用一個或多個閘道來深化項目規模和最佳實踐。多台機器可以與一個閘道進行通訊。
狀況監控系統的主要任務是以互動式 Web 環境或報告服務的形式對收集的數據進行可信的分析，以進行演示目的。
該系統提供全面的儀表板和報告，適用於生產，維護和技術條件。它為您的製造流程和維護管理帶來透明度。
為了維護目的，可以使用進階應用程式。預測性維護應用程序集合了機器軸的警報監控，軸馬達工作時間，電流負載，速度和溫度監控。應用現代機器學習和統計方法來確定特定元件的磨損率。
您可以在中測試資料呈現功能 免費實時演示。
分析服務利用整個產業的所有數據。統計和機器學習的應用可從大數據中提供有價值的信息。我們的分析服務將複雜的資料轉換為具有前後關聯的資訊，以支援您的營運效率和創新。
我們的解決方案集提供預測性維護、品質控制、資源管理和報告服務應用程式。每個提供的工具都是與最佳產業實踐和可根據客戶要求的可定制性協同開發。分析服務應用程式也可在 實時演示應用程序。
西門子預測維護系統 (PMApp) 是一種用於監控和詳細分析收集的狀態數據的解決方案，以檢測監控設備的故障或降級發生的初始發生情況。
該系統符合以條件為基礎的維護策略。其主要目的是優化維護流程並降低維護成本，同時提高營運效率並最大程度地減少生產和加工設備的停機時間。這種現代化的維護管理方法是邁向在此領域實現卓越的重要步驟。西門子預測維護解決方案可應用於各種工業應用，包括使用數據產生機械的製造、化學、冶金或食品加工廠。
信號處理模組可處理和監控工業機械或製程感測器所收集的時間序列，這些時間序列與標準行為的偏差需要監控。訊號處理會自動可靠地偵測受監控元件運作期間發生的任何異常，並啟動維護部門安排服務介入。
智能警報分析模組指定為對記錄的文本信息進行自動分析，該模組可能包含有關受監控設備技術狀態的相關信息。文字資訊可以來自各種來源，例如機械控制系統、診斷設備或公司資訊入口網站。
警報模組是在產生的警報和消息數量超過維護部門無法獨立處理它們的限制時的最佳解決方案。所有收集的文本中只有一小部分包含有關新興失敗的有價值信息。該模組可識別重要的文字資訊，並通過準時維護警告來防止一般故障。
工作時間分析模組提供機器或元件正常運行時間的進階分析。分析輸出是機器故障的概率或預估的平均故障時間。
它允許您根據獲得的知識優化維護和生產規劃流程。您還可以根據實際的嚴重程度和實際工作量安排預防性維修。最後，您可以根據機器可靠性指標（MTBF，MTTR）和預估可用性，在整個車間分配生產訂單。
報表服務應用程序（RSapp）定期結合來自各種公司來源（機器數據，SAP，MES 等）的大量流程數據，以幫助管理和公司人員進行生產，維護，技術，規劃或控制的分析。借助 RSapp 系統，沒有高級數據分析知識的員工可以節省時間，專注解決問題並優化流程。
報表服務的輸出可以是基於 Web 的互動式視覺化、離線 PDF 或 PowerPoint 報告，或是公司資料庫中準備好的資料，以便在 BI 軟體中進一步處理（例如 Tableau 或 PowerBI）。
報告的特點包括關鍵績效指標（KPI）及其趨勢和目標，上下文中的數據可視化（條形，圓形，趨勢圖等），生產中的使用率和停機時間的報告，生產中斷的統計信息，機器或工人績效評估等等。
RSapp 還包括臨機分析模塊，這是西門子分析服務中的一項非凡服務，可讓您訂購對各種情況或流程進行重點分析。製圖後，結果可在「報表服務應用程式」中取得。您可以調整臨機分析以支持員工和管理層的決策過程。
我們提供模式檢測、已知和未知關係、在停機時間中尋找浪費和原因，非標準條件和行為檢測，優化公司和生產流程以及其他有價值的信息提取等服務。
質量控制應用程序（QcApp）專注於製造過程的質量。它為生產管理和質量控制部門提供了一個全面的系統，以控制製造流程。優化的主要目標是最大限度地減少缺陷並最大限度地提高產品的可靠性。
QCapp 由三個工具組成。Anomaly Detection 工具可以根據生產期間產生的過程信號或加工或組裝過程後拍攝的照片中，對早期生產階段的不符號進行分類。
統計過程控制（SPC）工具專注於在線監控生產過程，檢測任何非標準生產現象。SPC 是一種簡單但有效的技術，可以提高生產力，防止缺陷並避免對生產過程進行不必要的修改。
最後但並非最不重要的是用戶互動實驗設計 (DOE) 工具，它允許實驗生產過程的不同輸入和設置。它導致顯著的質量效果和生產性能識別。
供應管理應用程式 (SMapp) 可以分析和優化內部物流中生產材料庫存、維護備件倉庫和運輸路線。
該應用程序根據備件或材料歷史消耗和風險程度或覆蓋可靠性的分析，預測最佳庫存。內部物流通過優化庫存運輸路線設置，以理想地利用物流人員的能力，從 SMApp 中獲利。它節省運輸時間和能源。
西門子特魯特諾夫工廠數位化
這家西門子工廠實施了自動化口罩跟踪和識別，消除了手動搜索和檢查的需要。該工廠減少高達 70% 的口罩採集錯誤，並加速整個生產過程。
智能收集和數據分析
這家汽車製造商完全自動化生產線和機器監控。個別機器的完全透明度和詳細狀態，對生產和維護帶來顯著好處。
擋風玻璃生產數字化
這家領先的全球擋風玻璃製造商在其 Chudeřice 工廠與西門子合作實施了完整的數位化生產轉型，幫助實現精益生產目標。
