Prediktív karbantartással növeli a rendelkezésre állást a Siemens megoldása.

Evidenciának tűnik, hogy kifizetődőbb elvégezni a megelőző karbantartásokat, mint megvárni, amíg beüt a baj és le kell állítani az egész gyártósort. De honnan tudjuk, hogy pontosan hol és milyen karbantartásra van szükség? A választ a mesterséges intelligencia adhatja meg. A karbantartási és szerviztevékenységek valódi igényeknek megfelelő ütemezését célzó Siemens Predictive Service Analyzer megoldással akár 30 százalékkal is növelhető egy gyártóüzem rendelkezésre állása.

Előre kell gondolkodni

A tervezett karbantartás egyre kevésbé képes megfelelően kiszolgálni a termelőüzemeket, ahol a váratlan leállások és a nem tervezett karbantartási események komoly bevételkieséshez vezetnek. A modern gyártásban az azonnali beavatkozásra való képesség, vagy a meghibásodás előrejelzése kulcsfontosságú tényezők a tempó megtartásához. A Predictive Service Analyzer olyan megoldást kínál, amivel a felhasználók már a hajtásrendszerek meghibásodása előtt, a kialakulás korai szakaszában értesülnek a várható hibaeseményekről. Ezáltal megfelelően fel tudnak készülni, és a nem tervezett leállások helyett a karbantartást a gép igényeire szabva iktathatják be a termelésbe.

Olvas a paraméterek között

A Siemens Predictive Service Analyzer egy mesterséges intelligencia alapú prediktív karbantartási rendszer, amely felismeri a meghibásodásokra utaló korai figyelmeztető jeleket. Ilyenek lehetnek a motorok és hajtások mechanikai sérülései, a csapágyak károsodása, a kiegyensúlyozatlanság vagy a frekvenciaváltók működésének zavarai.

A megoldás előnyeit a folyamatosan mozgó gépek felügyeletében használhatják ki a legjobban. Szivattyúk, ventilátorok, kompresszorok és motorok esetén a megfelelő paraméteradatok alapján a mesterséges intelligencia közel valós időben végzi el az elemzéseket és hívja fel a figyelmet a lehetséges meghibásodásra. Mivel maga a rendszer egyszerre használja ki a felhő és a peremhálózat előnyeit, az általa generált adatforgalom mennyisége optimalizálható – ezzel az alkalmazás felépítésének és működtetésének költségei egyaránt leszoríthatók.

Feladatra szabott megoldás

A mesterséges intelligencia rugalmasságának köszönhetően számos alkalmazásban kihasználhatók a Predictive Service Analyzer előnyei. A karbantartási szükségletek átláthatóvá válnak, így a pótalkatrészek rendelkezésre állása is kiszámíthatóvá tehető. A kritikus alkatrészeket és gépegységeket kockázati elemzésnek vethetjük alá, ami további fejlesztések előtt nyit lehetőséget.

De nemcsak abból profitálhatnak a vállalatok, hogy jobban megismerik a termelőrendszer karbantartási igényeit: a moduláris szolgáltatáscsomag bővítési lehetőségeket is tartogat, amivel a gyűjtött paraméterek elemzése, kiértékelése és akár a beavatkozások is az adott termelési feladatra szabhatók.

A megoldást a közelgő hannoveri vásáron, az ipar nemzetközi seregszemléjén mutatja be a Siemens.

Siemens

A Siemens AG az iparra, az infrastruktúrára, a közlekedésre és az egészségügyre összpontosító technológiai vállalat. A Siemens olyan technológiákat hoz létre, amelyek valódi értéket teremtenek ügyfelei számára az erőforrás-hatékonyabb gyáraktól, a rugalmasabb ellátási láncoktól, az intelligensebb épületektől és hálózatoktól a tisztább és kényelmesebb szállításig, valamint a korszerű egészségügyi ellátásig. A valós és a digitális világ ötvözésével a Siemens lehetővé teszi ügyfeleinek, hogy átformálják iparágaikat és piacaikat, ezzel átalakítva emberek milliárdjainak mindennapjait. A Siemens többségi részesedéssel rendelkezik a tőzsdén jegyzett Siemens Healthineers vállalatban, amely az egészségügy jövőjét alakító, világszerte vezető orvostechnológiai szolgáltató. Ezenkívül a Siemens kisebbségi részesedéssel rendelkezik a Siemens Energy-ben, amely globális vezető a villamosenergia-szállítás és -termelés terén.

A 2021. szeptember 30-ával zárult gazdasági évben a Siemens-cégcsoport 62,3 milliárd euró árbevételt és 6,7 milliárd euró adózás utáni eredményt ért el, valamint világszerte mintegy 303.000 munkavállalót foglalkoztatott. További információk a https://www.siemens.hu/ címen érhetők el.