COSMO Predictive Maintenance | Programvara för förebyggande underhåll
Datadriven prediktiv prognostisering för att undvika driftstopp
Mina utmaningar
Dagen började så bra och sedan detta: plötsligt går en av maskinerna sönder. Hela produktionen står stilla – ofta med långtgående konsekvenser, eftersom eventuella fel på maskiner och system kan leda till dyra driftstopp och reparationer. Det oväntade haveriet av fordon är också frustrerande och du måste reagera snabbt: Du behöver ett ersättningsfordon eller måste ändra din ruttplanering spontant.
Allt detta kan leda till oförutsägbara begränsningar i kundservice. Dessutom kan reservdelsbeställningar och material inte schemaläggas i tid. Skulle det inte vara trevligt att vara beredd på sådana incidenter? Eller ännu bättre: att kunna förhindra dem innan de ens händer?
Lita på välgrundade prognoser.
Hur jag kommer att få stöd
Med programvara för förutsägande underhåll kan du identifiera mönster tidigt i framtiden som indikerar överhängande fel. Sensorer och algoritmer samlar kontinuerligt in och analyserar data för prediktivt underhåll.
Genom att utvärdera historiska data kan maskinernas och systemens tillstånd övervakas i realtid. Om ett fel är nära förestående kan de reagera snabbt och därmed förhindra större skador.
Min fördel
Prediktivt underhåll är en reaktiv underhållsstrategi som också möjliggör förebyggande planering av underhållsarbete och reservdelsleveranser. Genom att förutsäga fel kan underhållsåtgärder planeras och genomföras i tid innan ett oväntat fel inträffar. Detta undviker dyra driftstopp och minskar kostnaderna för reparationer och reservdelar.
Datavetenskap möjliggör intelligenta beslut baserade på as-built-data. Ditt företag har ett intelligent system för tidig varning som gör att du kan minska underhållskostnaderna.
Få olika produktinsikter
Differentiation of reactive, plannend, predictive and prescriptive Maintenance
System för tidig varning
- Fel kan förutsägas
- Underhållsåtgärder och reparationer kan planeras
- Förutsägbar användning av ersättningsfordon
Förutsägelse av inträffade störningar
Datadriven intelligens
- Identifiering av viktiga påverkande variabler
- Datadrivet lärande
- Intelligenta beslut inom underhåll
Intelligenta beslut baserade på as-built-data
Ekonomi
- Mer kostnadseffektivt än reaktivt eller planerat underhåll
- Betydligt effektivare underhållshantering är möjlig
- Optimal maskin- och fordonstillgänglighet
Minska underhållskostnaderna genom datavetenskap
Systemkrav
Den här appen stöder Microsoft Azure.
Hittade du vad du letade efter?
Starta din intelligenta sökning nu