Cyfrowy wątek dla producentów maszyn przemysłowych
analityka maszyn
Analityka cyklu życia serwisu maszyn przemysłowych pozwala zapewnić lepszą obsługę, zwiększyć zadowolenie klientów i wygenerować nowe źródła przychodów. Rozwiązania w zakresie analityki maszyn i oprogramowanie umożliwiają wdrożenie zarządzanie cyklem życia serwisu, planowanie konserwacji predykcyjnej i zapobiegawczej oraz serwicyzację.
Zarządzanie cyklem życia serwisu maksymalizuje czas pracy maszyn i minimalizuje przestoje
Nadszedł czas, aby zdefiniować na nowo usługi posprzedażne oferowane klientom przez producentów maszyn przemysłowych. Rozwiązania firmy Siemens w zakresie analizy cyklu życia serwisu wykorzystują dane IIoT i analitykę maszyn do zminimalizowania przestojów oraz zwiększenia wydajności maszyn i rentowności.
Serwicyzacja pozwala uwolnić potencjał rozwoju
Producenci maszyn przemysłowych znajdują obecnie nowe źródła przychodów dzięki analityce cyklu życia serwisu. Rozwiązania IIoT i oprogramowanie do zarządzania zasobami umożliwiają obniżenie kosztów, poprawę wydajności maszyn i zwiększenie zadowolenia klientów.
Niższe koszty
Proste i niezawodne rozwiązania łączności z przemysłowym IoT przyczyniają się do wzmocnienia zrównoważonego rozwoju i usprawnienie działań serwisowych u klienta. (Newater Idea)
Mniej przestojów
Dzięki funkcjom zdalnego monitorowania maszyn, które gromadzą i analizują dane dotyczące ich działania, można stosować konserwację predykcyjną i zmaksymalizować produktywność. (Calvatis)
Łączność z maszynami
Za pomocą rozwiązań w zakresie przemysłowego IoT, które zapewniają łączność z każdą maszyną, niezależnie od jej wieku i typu, oraz umożliwiają kontrolowanie jej stanu i monitorowanie działania, można zwiększyć wydajność procesów produkcji. (Bror Tonsjö AB)
Jak umożliwić analitykę maszynową
Producenci maszyn i producenci OEM mogą wykorzystywać dane zbierane z ich produktów podczas eksploatacji do analizowania ich działania, optymalizacji projektów pod kątem niezawodności i zwiększania zadowolenia klientów. Poniżej przedstawiono trzy priorytety związane z pełnym wykorzystaniem możliwości analityki maszyn.
Transformacja obsługi posprzedażnej zaczyna się już w fazie projektowania. Integracja sensorów z oryginalnymi projektami zapewnia dostęp do danych niezbędnych do efektywnej konserwacji predykcyjnej i zapobiegawczej.
- Zmniejszenie opóźnień i błędów dzięki planowaniu dyspozycyjności i przestojów
- Szybsze tworzenie podręczników i publikacji technicznych przy użyciu list materiałowych (BOM) projektu
- Szybsze wykrywanie błędów dzięki uwzględnieniu uczenia maszynowego w projektowaniu usług serwisowych
Przy użyciu oprogramowania do zarządzania zasobami można świadczyć usługi serwisowe wysokiej jakości. Ponadto stosując dokumentację opartą na chmurze, narzędzia rzeczywistości wirtualnej i niskokodowe rozwiązania do rozwoju oprogramowania, można obniżyć koszty działania i konserwacji nawet o 80%.
- Zwiększenie produktywność serwisantów dzięki zapewnieniu zgodności instrukcji serwisowych z wariantem produktu
- Poprawienie dostępu do danych produkcji i usprawnienie procedur konserwacji dzięki narzędziom rzeczywistości rozszerzonej, wirtualnej i mieszanej
- Przechowywanie dokumentacji technicznej i dostęp do niej w spersonalizowanych aplikacjach niskokodowych
Dostęp do danych w czasie rzeczywistym skutkuje ciągłym usprawnianiem harmonogramowania i procedur konserwacji. Wykorzystując analizy danych dotyczących działania zarejestrowane na różnych maszynach, można wpływać na projektowanie maszyn następnej generacji.
- Zwiększenie rentowności dzięki monitorowaniu i optymalizacji maszyn
- Osiągnięcie celów w zakresie ochrony środowiska, odpowiedzialności społecznej i ładu korporacyjnego (ESG) dzięki ulepszeniu serwisu i projektów
- Rejestrowanie danych z maszyn u klientów i odkrywanie nowych możliwości dzięki sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowemu
Producenci maszyn używający naszych rozwiązań mogą uzyskać następujące korzyści:
Większa produkcja
Zautomatyzowanie gromadzenia danych, ich analiz i raportowanie pozwala zoptymalizować działanie zasobów i uzyskać przewagę konkurencyjną. (Heimon Kala)
Niższe koszty operacyjne
Wyższa produktywność obrabiarek CNC, krótsze czasy przezbrajania i zmniejszenie liczby nieplanowanych przestojów szybko się sumują w postaci oszczędności. (Fabryka silników niskonapięciowych firmy Siemens)
Mniej czasu poświęcanego na konserwację
Rozwiązania automatyzacji, które uzyskują informacje bezpośrednio z modeli CAD i danych list BOM, umożliwiają szybsze tworzenie dokładniejszych instrukcji obsługi. (Siemens Mobility)
Yangzhou Kukai
Yangzhou Kukai wykorzystuje dane IoT do optymalizacji procesów budowy maszyn i linii produkcyjnych.
Skrócenie czasu przestoju maszyn i generowanie nowych źródeł przychodów dzięki rozwiązaniu Insights Hub
Firma:Yangzhou Kukai
Branża:Maszyny przemysłowe
Lokalizacja:Yangzhou, prowincja Jiangsu, China
Siemens Software:Insights Hub (formerly known as MindSphere)
Wnioski wynikające z danych IoT umożliwiają szybki rozwój i iteracje nowych zasobów, zapewniając nam przewagę konkurencyjną.
Poznaj naszą bibliotekę dokumentów
Wykorzystanie urządzeń IoT, danych w chmurze i odpowiedniego oprogramowania pomaga zapewnić usługi serwisowe na wyższym poziomie. Producenci maszyn mogą tworzyć nowe źródła przychodów dzięki konserwacji predykcyjnej i zapobiegawczej, serwisowi części zamiennych i modernizacjom.
Analizowanie działania przy użyciu rozwiązań serwicyzacji
Inżynieria serwisowa
Dokumentacja techniczna
Przemysłowy Internet Rzeczy
Realizacja usług serwisowych
Rozwój aplikacji
Zarządzanie cyklem życia produktu
Często zadawane pytania
Analityka maszyn to proces gromadzenia, analizowania i interpretowania danych generowanych przez maszyny przemysłowe. Konstruktorzy i producenci maszyn mogą używać tych danych do formułowania wniosków i podejmowania decyzji dotyczących konserwacji predykcyjnej i zapobiegawczej, optymalizacji procesów, poprawiania poziomu usług serwisowych itp.
Serwicyzacja produkcji ma miejsce, gdy firma sprzedaje wytworzony przez siebie produkt jako usługę. Model biznesowy serwicyzacji może zwiększyć możliwości uzyskiwania przychodów przez producentów maszyn, zapewniając jednocześnie wydłużenie czasu pracy bez przestojów i niższe koszty konserwacji dla klientów.
Oprogramowanie do zarządzania zasobami przedsiębiorstwa (EAM, ang. enterprise asset management) to narzędzie, które zapewnia lepszy wgląd w dane i większą kontrolę nad całym cyklem życia zasobów. Analityka cyklu życia serwisu oferuje funkcje oprogramowania EAM, pomagając wydłużyć cykl życia maszyn i zwiększyć rentowność.
Podejście oparte na zarządzaniu listami BOM w przedsiębiorstwie zapewnia dostęp do skonsolidowanych zasobów informacyjnych zawierających wszystkie dane i relacje umożliwiające spełnienie wymagań wielu ról, takich jak inżynieria, produkcja i serwis.
Kluczowymi aspektami analizy cyklu życia serwisu są: planowanie pod kątem serwisu (uwzględnienie serwisu w modelach projektu), realizacja usług serwisowych (świadczenie precyzyjnie określonych usług serwisowych u klienta przy użyciu narzędzi cyfrowych) oraz serwis w pętli zamkniętej (wykorzystanie danych do poprawy jakości serwisu).
Dowiedz się więcej
Obejrzyj
Materiał wideo | Firmy Siemens i Salesforce łączą siły, aby umożliwić serwicyzację
Webinar na żądanie | Realistyczny a wizjonerski IoT
Materiał wideo | Firmy IBM i Siemens nawiązały współpracę w celu zapewnienia rozwiązania do zarządzania cyklem życia serwisy
Posłuchaj
Podcast | Znaczenie zarządzania cyklem życia serwisu
Podcast | Obsługa posprzedażna na wysokim poziomie
Przeczytaj
Artykuł techniczny | Zwiększenie zysków dzięki serwicyzacji maszyn przemysłowych
E-book | 4 typowe przykłady zastosowania IIoT
E-book | Wykorzystanie digitalizacji do przezwyciężenia trudności w procesie produkcji
Porozmawiajmy!
Skontaktuj się z nami w przypadku pytań lub komentarzy. Służymy pomocą!