Tekst przeczytasz w:
1 minutę.
Jeden z naszych klientów, producent części, prowadził prace serwisowe w oparciu o ustalony harmonogram. Często okazywało się, że wskazywane w harmonogramie prac serwisowych części wcale nie wymagają wymiany.
Opracowaliśmy model przewidujący realny stopień zużycia części maszyn. Analizując dane wyodrębniliśmy dodatkowe, nieznane wcześniej czynniki, które wpływają na stopień zużycia.
PROBLEM
- Koszty nadmiarowego serwisowania maszyn.
- Częste przeglądy, które powodują zatrzymanie produkcji.
ROZWIĄZANIE
- Budowa modelu prognozującego zużycie części.
- Budowa modelu utrzymania ruchu.
- Wdrożenie środowiska case management do zarządzania utrzymaniem ruchu.
- Przygotowanie automatycznego procesu scoringowego.
Efekt/korzyści:
- Bezpieczne wydłużenie czasu użytkowania części.
- Niższe koszty serwisowania.
- Wsparcie decyzji o serwisowaniu przez rekomendacje sztucznej inteligencji.
- Wydłużenie efektywnego czasu produkcji poprzez optymalizację ilość i czasu przerw technicznych.
- Identyfikacja dodatkowych, nieznanych wcześniej czynników wpływających na zużywanie się części i eksploatację maszyn.
Nietypowe wibracje jednej ze śrub w maszynie wpływają na realny czas zużycia części
Szczegóły projektu
Zainteresowaliśmy Cię?
Chętnie porozmawiamy na tematy dotyczące zastosowania analizy danych w twoich działaniach.
Dysponujemy wiedzą z wielu obszarów i znamy specyfikę branż.
