Industrial Machinery 數位主線
機器分析
透過工業機器的服務生命週期分析提供更好的服務、提高客戶滿意度並開闢新的收入來源。使用機器分析和軟體解決方案來實施服務生命週期管理、預測性和預防性維護計劃以及服務化。
服務生命週期管理可最大限度地延長機器正常運作時間
是時候重塑工業機械公司支援客戶的方式了。西門子的服務生命週期分析解決方案利用 IIoT 數據和機器分析來最大限度地減少停機時間、提高機器性能並提高盈利能力。
透過服務化釋放成長潛力
當今的工業機械公司正在透過服務生命週期分析來尋找新的收入來源。IIoT 解決方案和資產管理軟體使機器製造商能夠降低成本、提高機器生產率並提高客戶滿意度。
降低成本
透過簡單可靠的工業物聯網連接解決方案提高永續性並簡化現場服務營運。（新水理念）
減少停機時間
透過收集和分析性能數據的遠端機器監控，實現預測性維護並最大限度地提高生產力。（卡爾瓦蒂斯）
機器連接
透過工業物聯網解決方案連接、控制和監控每台機器（無論其年齡或類型），提高流程效率。(Bror Tonsjö AB)
啟用機器分析
機器製造商和 OEM 可以使用從其產品使用過程中收集的數據來分析性能、優化設計以提高可靠性並提高客戶滿意度。探索全面實現機器分析的三個優先事項。
Transforming your aftermarket services begins in the design phase. Integrating sensors into original designs provides the data you need for effective predictive and preventative maintenance.
- Reduce delays and errors by planning uptimes and downtimes
- Create manuals and technical publications more quickly using design BOMs
- Detect errors sooner when machine learning is included in service design
Perform high-quality service with asset management software. Reduce operational and maintenance costs by up to 80 percent with cloud-based documentation, virtual reality tools and low-code development solutions.
- Increase technician productivity by ensuring service work instructions match product variants
- Improve production visibility and streamline maintenance procedures with AR, VR and MR tools
- Store and access technical documentation within customized low-code applications
Continually improve maintenance scheduling and procedures with access to real-time data. Influence next-generation machine design by leveraging asset performance analytics captured across machines.
- Increase profitability with machine monitoring and optimization
- Achieve ESG targets with service and design improvements
- Capture in-field data and discover new possibilities with AI and machine learning
使用我們的解決方案的機器製造商可以實現：
增加產量
自動化資料收集、分析和報告，以優化資產績效並提高競爭力。（海蒙卡拉）
營運節省
更高的 CNC 工具機生產率、更短的轉換時間和減少的非計劃性停機時間迅速增加。（西門子低壓電機廠）
更少的維護時間
使用直接從 CAD 模型和 BOM 資料獲取資訊的自動化解決方案快速且準確地建立手冊。(Siemens Mobility)
揚州空海
揚州酷開利用物聯網數據來優化機器製造營運和生產線。
Reducing machine downtime and developing new revenue streams with Insights Hub
Yangzhou Kukai
Industrial machinery
Yangzhou, Jiangsu Province, China
Insights Hub (formerly known as MindSphere)
對物聯網數據的洞察讓我們能夠快速實現新資產的開發與迭代，保持產業競爭力。
探索我們的資源庫
利用物聯網設備、雲端中的數據和正確的軟體解決方案來提供更好的服務。機器製造商可以透過預測性和預防性維護、備件服務和升級創造新的收入來源。
經常問的問題
機器分析是收集、分析和解釋工業機器產生的數據的過程。機器製造商和製造商可以使用這些數據來獲得洞察並推動決策，以進行預測性和預防性維護、優化營運、改進服務等。
製造服務化是指公司將其製造的產品作為服務出售。服務化業務模式可以擴大機器製造商的收入機會，同時為客戶提供更長的正常運作時間並降低維護成本。
企業資產管理 (EAM) 軟體是數位工具，可提供對資產整個生命週期的更大可見度和控制。服務生命週期分析提供 EAM 功能，有助於延長機器生命週期並提高獲利能力。
企業 BOM 方法提供了一個整合的資訊資源，其中包含所有資訊和關係，以支援對多個角色（例如工程、製造和服務）的需求。
服務生命週期分析的關鍵要素是服務計畫（將服務納入設計模型）；服務交付（使用數位工具在現場執行準確的服務）；閉環服務（利用數據改善服務）。