Réaliser des économies et des gains d'efficacité dans la fabrication automobile

Lorsque des changements ont menacé l'industrie automobile, elle a toujours su innover et réagir. Aujourd'hui, les constructeurs automobiles connaissent un autre changement sismique, avec l'évolution des habitudes des conducteurs et la pression croissante des consommateurs, des gouvernements et d'autres parties prenantes pour fournir des véhicules et des modèles de propriété plus écologiques, plus efficaces et plus durables. Ces changements ouvrent une nouvelle ère d'innovation automobile, transformant les véhicules eux-mêmes, ainsi que les ingénieurs, les installations, les actifs et les processus de fabrication qui les produisent.

L'un des plus grands défis du secteur automobile est d'accroître l'efficacité de la production. Actuellement, le coût des temps d'arrêt dans l'industrie automobile dépasse 3,5 millions de dollars par heure. Cette réalité oblige les équipes d'exploitation et de maintenance à s'assurer que les équipements de production sont aussi efficaces et fiables que possible.

La nature des environnements de fabrication automobile devient de plus en plus interconnectée. Les composants et les véhicules traversent l'usine de manière de plus en plus coordonnée. Cela exerce une pression plus importante sur les responsables de la production et leurs collègues ingénieurs pour minimiser les pannes des machines. Lorsqu'un actif de production est hors ligne, l'impact se fait sentir dans toute l'usine et a un impact direct sur le résultat net.

Les ingénieurs et le personnel de maintenance doivent considérer leurs environnements de production comme de vastes organismes synchronisés de pièces et de composants mobiles. Minimiser les temps d'arrêt coûteux et maximiser l'efficacité de la production automobile nécessite une vue en temps réel et à l'échelle de l'usine du conditionnement des machines. Il n'est plus acceptable de se concentrer uniquement sur les points critiques de défaillance.

Des vérifications manuelles plus fréquentes des machines de l'usine ont le potentiel de réduire la probabilité de défaillance. Mais cette approche est également un moyen coûteux et inefficace de résoudre le problème. Le passage aux usines intelligentes et à la maintenance prédictive apporte une solution à ces deux problèmes. Offrir la possibilité de réaliser des économies et d'améliorer l'efficacité opérationnelle en s'assurant que les machines sont maintenues en bon état de fonctionnement, sans maintenance excessive inutile et inutile uniquement grâce à une approche de maintenance planifiée. La maintenance prédictive existe depuis un certain temps maintenant comme un autre moyen d'augmenter l'efficacité de la maintenance planifiée.

Traditionnellement, les analystes de données experts prendront des lectures manuelles relatives à la surveillance des conditions telles que le couple, la vitesse de rotation et les vibrations des actifs, et compareront ces résultats avec des modèles sur mesure pour chaque machine surveillée afin d'identifier les signes connus qui indiquent une détérioration de l'état.

Bien qu'ils aient prouvé leur efficacité, seuls les actifs les plus critiques ont pu être surveillés de cette manière en raison du coût élevé de la main-d'œuvre et de la nature manuelle intensive de la construction de modèles de défaillance, de la prise de mesures et de la comparaison des résultats.

Senseye a rapidement fait progresser cette pratique avec Senseye PdM, un logiciel spécialisé alimenté par l'IA et l'apprentissage automatique qui permet de fournir une maintenance prédictive à grande échelle. Senseye PdM analyse les données collectées sur les actifs industriels pour identifier et informer les utilisateurs à l'avance lorsqu'un équipement est susceptible de tomber en panne. Il est déjà utilisé pour surveiller des milliers d'actifs en temps réel à travers le monde.

Senseye PdM utilise une série d'algorithmes standard qui permettent l'analyse immédiate des données de n'importe quelle machine instrumentée, en comparant les données recueillies aux défauts connus de chaque actif et d'autres similaires. Fondamentalement, ces algorithmes apprennent d'eux-mêmes à être plus efficaces au fil du temps à mesure qu'ils en apprennent davantage sur les particularités et les caractéristiques uniques de chaque machine.

Les capacités des produits Senseye permettent aux constructeurs automobiles de surveiller tous leurs actifs de production. Maximise l'efficacité des opérations d'usine et de maintenance et minimise les risques d'immobilisation coûteuse des machines.

Senseye aide ses clients à réaliser des économies substantielles en appliquant sa technologie à des environnements de production automobile à grande échelle. Nous voyons les niveaux de temps d'arrêt imprévus diminuer de moitié une fois que les clients ont introduit Senseye PdM, les coûts de maintenance chutent de 40 %, ce qui se traduit par des économies de plusieurs millions, et les niveaux de productivité s'améliorent dans la mesure où les sites individuels fabriquent 5 000 voitures de plus par an qu'auparavant.

La nature évolutive du produit de Senseye signifie qu'il peut être appliqué à n'importe quelle gamme d'actifs pour réduire la charge des équipes de maintenance internes ou externalisées. Les économies réalisées couvrent généralement le coût d'introduction et d'utilisation de Senseye PdM au cours des trois premiers mois de déploiement.

La pression sur les constructeurs automobiles change déjà l'industrie pour le mieux, avec des véhicules toujours plus propres et plus efficaces qui sortent quotidiennement de la chaîne de production. La technologie de Senseye, dans le cadre du mouvement plus large des usines intelligentes, joue un rôle crucial dans la transformation de la productivité et de la durabilité de ces lignes de production, ainsi que des personnes chargées de les faire fonctionner.