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實際應用

輸送機系統的自動故障預測

運用自動故障預測控制汽車生產線。偵測輸送機系統的異常狀況並找出根本原因,以便防止瓶頸、減少停機時間並節省成本。

影像顯示汽車工廠中的輸送機系統。

Challenge

What are the major challenges for fault prediction in EMS conveyor systems?

  • Unexpected downtimes of one EMS carrier can cause a downtime of entire production line
  • Limited ability to detect complex system fault patterns
  • Missing transparency to identify possible weak spots in large production lines

Solution

Condition monitoring equipped with anomaly detection for predictive maintenance

  • Condition Monitoring to identify weak spots such as motor current and temperature,, automatic anomaly detection, cycle time tracing, etc.
  • Prepared dash boards, heatmaps, top X analysis and automatic event logging
  • Predictive maintenance functions to prevent downtimes

確保輸送機系統順暢運作

汽車製造的複雜性不斷增加,從對個人化汽車的需求上升到資源成本的增加皆然。我們的輸送機系統自動故障預測解決方案可簡化生產線,幫助您:

  • 識別弱點、故障和根本原因
  • 偵測隱藏瓶頸
  • 自動記錄事件
  • 提高系統可用性
  • 縮短調試和升級時間
  • 透過減少意外停機時間來節省成本
工廠中的輸送機系統,由作業員操作。
顯示輸送機系統的圖示,帶有綠色勾選標記,表示機器可用。

簡化儀表板

透過預設儀表板、熱圖或前 X 項分析輕鬆檢視資料,並受益於自動事件記錄功能。

輸送機系統圖示影像,顯示縮短維修時間特性。

Condition monitoring

自動識別弱點,並偵測馬達電流和溫度異常、追蹤週期時間等等。

輸送機系統圖示,可縮短停機時間並提高效率。

預測性維護

使用預測性維護工具,防止影響整條生產線的意外停機。

案例研究

全球汽車製造商

在汽車工廠使用機器人處理汽車零件的輸送系統。

Senseye Predictive Maintenance 提升 OEE

成果:該製造商將預測性維護能力擴展至其全球生產基地。

  • 節省數千萬停機成本
  • 在不到 3 個月內快速獲得投資回報
  • 最多可提前 6 個月預先警示機台故障
  • 減少預防性維護與次要活動
  • 改善同比 OEE

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