挑戰
車身車間夾具預測性維護的主要挑戰是什麼？
- 維護依賴於固定的間隔，限制夾具的生命週期使用率。
- 識別夾具異常非常耗時，尤其是當根本原因不確定時。
- 在沒有明確識別問題的情況下，派遣專家會導致顯著延遲並使維護過程變得複雜。
解決方案
基於 AI 的解決方案通過檢測故障並提高 OEE 來增強維護
- 基於 AI 的系統解決方案區分正常和異常夾具操作。
- 它可識別維護的故障區域，並實現預測性維護，提高可用性、效能和整體設備效率 (OEE)。
- 即時回應偵測到的夾具故障，有助於減少意外的停機時間。
實際應用
汽車焊接中的 AI 數據分析
在車身鈑金夾具引發汽車生產問題之前，先行偵測並校正故障夾具。Siemens 基於 AI 的預測性維護能在問題發生時即刻解決——無需仰賴專家進行高成本的緊急維修。
提升汽車設備效能
透過 Siemens 預測性維護，提升車身鈑金廠整體設備效率 (OEE)。憑藉自動化檢測與針對夾具故障的即時維修，您可延長設備壽命、減輕技師工作負荷，並降低生產停機時間。
精準預測故障
運用 Siemens AI 系統偵測夾具的異常運作，以便在故障造成非預期停機前先行排除問題。
自動化維護作業
運用 Siemens 預測性維護解決方案減輕維護負荷，既可檢測焊接品質，又能安排自動化維護。
最大限度地提升車身鈑金廠效率
全面提升各產線的整體設備效率 (OEE)，及早偵測並排除故障，以優化設備生命週期。