Révolutionner la production automobile : débloquer économies et efficacité

Quand des changements ont menacé l'industrie automobile, elle a toujours su innover et répondre. Maintenant, les constructeurs automobiles vivent un autre changement sismique, avec l'évolution des habitudes de conduite et une pression croissante des consommateurs, gouvernements et autres parties prenantes pour fournir des véhicules plus verts, plus efficaces et plus durables, ainsi que de nouveaux modèles de propriété.

Ces changements pilotent une nouvelle ère d'innovation automobile, transformant les véhicules eux-mêmes, ainsi que les ingénieurs, installations, actifs et processus de fabrication qui les produisent.

L'un des plus grands défis dans le secteur automobile est de piloter des efficacités de production toujours plus grandes. Actuellement, le coût des arrêts dans l'industrie automobile dépasse 3,5 millions $ par heure. Cette réalité force les équipes opérations et maintenance à s'assurer que l'équipement de production est aussi efficace et fiable que possible.

La nature des environnements de fabrication automobile devient de plus en plus interconnectée. Composants et véhicules circulent dans l'usine de manière de plus en plus coordonnée. Cela place une pression plus significative sur les managers de production et leurs collègues ingénieurs pour minimiser les défaillances machine. Quand un actif de production est hors ligne, l'impact se ressent dans toute l'usine et impacte directement le résultat net.

Les ingénieurs et personnel maintenance doivent voir leurs environnements de production comme de vastes organismes synchronisés de pièces et composants en mouvement. Minimiser les arrêts coûteux et maximiser l'efficacité de la production automobile requiert une vue temps réel, à l'échelle de l'usine, du conditionnement machine. Il n'est plus acceptable de se concentrer uniquement sur les points critiques de défaillance.

Des vérifications manuelles plus fréquentes de l'équipement d'usine ont le potentiel de réduire la probabilité de défaillance. Mais cette approche est aussi un moyen coûteux et inefficace de résoudre le problème. Le passage aux usines intelligentes et à la maintenance prédictive fournit une solution aux deux problèmes. Offrant l'opportunité de débloquer des économies et d'améliorer les efficacités opérationnelles en assurant que les machines sont maintenues en bon état de fonctionnement, sans sur-maintenance inutile et gaspilleuse pilotée uniquement par une approche de maintenance planifiée. La maintenance prédictive existe depuis un certain temps maintenant comme une autre façon d'augmenter les efficacités de la maintenance planifiée.

Traditionnellement, des analystes de données experts prendront des relevés manuels relatifs à la surveillance d'état comme le couple, la vitesse de rotation, et la vibration depuis les actifs, et compareront ces résultats avec des modèles sur mesure pour chaque machine surveillée pour identifier les signes connus indiquant une détérioration d'état.

Bien que prouvé efficace, seuls les actifs les plus critiques pouvaient être surveillés ainsi du fait du coût élevé de la main-d'œuvre et de la nature manuelle intensive de la construction de modèles de défaillance, la prise de relevés, et la comparaison des résultats.

Senseye a fait avancer cette pratique rapidement avec Senseye PdM, un logiciel spécialisé propulsé par l'IA et le machine learning qui rend possible de délivrer la maintenance prédictive à l'échelle. Senseye PdM analyse les données collectées depuis les actifs industriels pour identifier et informer les utilisateurs en amont du moment où un équipement est susceptible de défaillir. Il est déjà utilisé pour surveiller des milliers d'actifs en temps réel à travers le globe.

Senseye PdM utilise une série d'algorithmes standards qui permettent l'analyse immédiate de données depuis n'importe quelle machine instrumentée, comparant les données collectées contre les défaillances connues de chaque actif et d'autres semblables. Crucialement, ces algorithmes s'auto-apprennent pour devenir plus efficaces avec le temps à mesure qu'ils apprennent plus sur les particularités et caractéristiques uniques de chaque machine.

Les capacités du produit Senseye permettent aux fabricants automobiles de surveiller tous leurs actifs de production. Maximisant l'efficacité des opérations usine et maintenance, et minimisant les chances de coûteux arrêts machine.

Senseye aide les clients à réaliser des économies substantielles en appliquant sa technologie à des environnements de production automobile à grande échelle. Nous voyons les niveaux d'arrêts non planifiés divisés par deux une fois que les clients introduisent Senseye PdM, les coûts maintenance chutent de 40 pour cent, ce qui se traduit en économies de plusieurs millions, et les niveaux de productivité s'améliorent au point que des sites individuels produisent 5 000 voitures de plus par an qu'auparavant.

La nature scalable du produit Senseye signifie qu'il peut être appliqué à toute gamme d'actifs pour réduire la tension pour les équipes maintenance internes ou externalisées. Les économies réalisées paient généralement le coût d'introduction et d'utilisation de Senseye PdM dans les trois premiers mois du déploiement.

La pression sur les fabricants automobiles change déjà l'industrie pour le mieux, avec des véhicules toujours plus propres et efficaces sortant des lignes de production quotidiennement. La technologie de Senseye, comme partie 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 gens responsables de les faire tourner.