挑戰
車身車間夾具預測性維護的主要挑戰是什麼？
- 維護依賴於固定間隔，限制夾具生命週期使用率
- 識別夾具異常很耗時，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
實際應用
汽車焊接中的 AI 數據分析
在造成生產問題之前，檢測並修正故障的車身車間夾具。西門子基於 AI 的預測性維護可在出現時解決問題，而不是依靠專家進行昂貴的緊急維修。
解決方案
基於 AI 的預測性維護解決方案 通過檢測故障並增強 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)
- 迅速回應偵測到的夾具故障，有助於減少意外的停機時間
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
利用西門子預測性維護解決方案降低維護負載，以檢查焊接品質並安排自動維護。
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。