SIEMENS – Predictive Maintenance w Produkcji

01Problem

  1. Wysokie koszty braków produkcyjnych (odrzucone produkty)
  2. Niespójne inspeksje, czeste błędy manualne
  3. Niespodziewane przestoje produkcji obniżające wydajność
  4. Brak możliwości prognozowania uszkodzeń przed ich zaistnieniem

02Rozwiązanie

  1. Wdrożenie systemu AI łączącego predictive maintenance (prognozowanie awaryjności), kontrolę jakości w czasie rzeczywistym oraz cyfrowe bliźniaki (digital twins)
  2. System analizuje dane sensorowe z maszyn, identyfikuje anomalie
  3. Integracja z systemami PLC i MES dla automatyzacji procesów zamkniętych
  4. Automatyczna detekcja defektów poprzez computer vision zamiast inspekcji manualnych

03Korzyści opisywane w źródle

99,9988%Built-in quality (jakość wbudowana) – praktycznie zero defektów na linii produkcyjnej

  1. Redukcja kosztów braków: o około 75%
  2. Wydajność hali produkcyjnej: wzrost o 33%
  3. OEE (Overall Equipment Effectiveness): poprawa z 70% do 85%
Wszystkie case studies