自動車製造における節約と効率を解き放つ

変化が自動車産業を脅かしているとき、それは常に革新と対応をすることができました。現在、自動車メーカーは、ドライバーの習慣が変化し、消費者、政府、その他の利害関係者から、より環境に優しく、より効率的で、より持続可能な自動車と所有モデルを提供するよう圧力が高まっているという、別の大きな変化を経験しています。 これらの変化は、自動車の革新の新時代を推進し、自動車自体、およびそれらを生産するエンジニア、施設、資産、製造プロセスを変革しています。

自動車セクターにおける最大の課題の1つは、生産効率をこれまで以上に向上させることです。現在、自動車業界のダウンタイムのコストは1時間あたり350万ドルを超えています。この現実により、運用チームと保守チームは、生産設備の効率と信頼性を可能な限り確保する必要があります。

自動車製造環境の性質は、ますます相互に関連するようになっています。コンポーネントと車両は、ますます調整された方法で工場内を流れます。これは、機械の故障を最小限に抑えるために、生産管理者とそのエンジニアリング部門の同僚にさらに大きな圧力をかけます。 1つの生産資産がオフラインの場合、その影響は工場全体で感じられ、収益に直接影響します。

エンジニアとメンテナンススタッフは、生産環境を可動部品とコンポーネントの広大で同期した有機体と見なす必要があります。コストのかかるダウンタイムを最小限に抑え、自動車生産の効率を最大化するには、工場全体のリアルタイムの機械調整のビューが必要です。障害の重大なポイントだけに焦点を当てることはもはや受け入れられません。

より頻繁に、プラント機械を手動でチェックすることで、故障の可能性を減らすことができます。しかし、このアプローチは、問題を解決するための費用がかかり、非効率的な手段でもあります。スマートファクトリーへの移行と予知保全は、両方の問題の解決策を提供します。計画されたメンテナンスアプローチによってのみ推進される不必要で無駄な過剰メンテナンスなしに、機械が正常に機能するように維持されることを保証することにより、節約を解き放ち、運用効率を向上させる機会を提供します。予知保全は、計画された保守効率を高めるための別の方法として、しばらく前から存在していました。

従来、専門家のデータアナリストは、トルク、回転速度、資産からの振動などの状態監視に関連する手動読み取りを行い、これらの調査結果を監視対象の各マシンの特注モデルと比較して、状態の悪化を示す既知の兆候を特定します。

効果的であることが証明されていますが、この方法で監視できるのは最も重要な資産のみです。これは、労働力のコストが高く、障害モデルの構築、読み取り、および結果の比較が手動で集中的に行われるためです。

Senseyeは、AIと機械学習を活用した特殊なソフトウェアであるSenseye PdMを使用して、このプラクティスを急速に前進させました。これにより、大規模な予知保全を実現できます。 Senseye PdMは、産業資産から収集されたデータを分析して、機器が故障する可能性がある時期を事前に特定してユーザーに通知します。すでに世界中の何千もの資産をリアルタイムで監視するために使用されています。

Senseye PdMは、一連の標準アルゴリズムを使用して、計測されたマシンからのデータを即座に分析し、収集したデータを各資産やその他の資産からの既知の障害と比較します。重要なことに、これらのアルゴリズムは、各マシンの固有の癖や特性についてさらに学習するため、時間の経過とともにより効果的になることを学びます。

Senseyeの製品機能により、自動車メーカーはすべての生産資産を監視できます。プラントおよび保守作業の効率を最大化し、コストのかかる機械のダウンタイムの可能性を最小限に抑えます。

Senseyeは、そのテクノロジーを大規模な自動車生産環境に適用することにより、クライアントが大幅な節約を達成できるように支援します。クライアントがSenseyePdMを導入すると、計画外のダウンタイムのレベルが半分になり、メンテナンスコストが40％減少します。これは数百万の節約に相当し、生産性レベルは、個々のサイトが以前よりも年間5,000台多くの車を生産する程度まで向上します。

Senseyeの製品のスケーラブルな性質は、内部または外部委託の保守チームの負担を軽減するために、あらゆる資産範囲に適用できることを意味します。達成された節約は、通常、導入の最初の3か月以内にSenseyePdMを導入して使用するためのコストを支払います。

自動車メーカーへの圧力はすでに業界をより良い方向に変えており、これまで以上にクリーンで効率的な車両が毎日生産ラインから転がっています。 Senseyeのテクノロジーは、より広範なスマートファクトリームーブメントの一部として、これらの生産ラインの生産性と持続可能性、およびそれらを稼働させ続ける責任者を変革する上で重要な役割を果たしています。