364

Smart Maintenance

Startkit för smartare underhåll

Tillverkningsprocesser genererar stora mängder data, men det är endast ett fåtal organisationer som samlar in dessa data och ännu färre som kan dra nytta av dem. När man talar om Industry 4.0 eller digital tillverkning är det just data som är kärnan i lösningen.

UTFORSKA vad vi kan och gör
UTFORSKA vad vi kan och gör

Stäng

Kompetensområden

Prediktivt underhåll handlar om att använda data för att fastställa när en enhet bör underhållas baserat på de faktiska underhållsbehoven. Det betyder att man övergår från års- eller kalenderbaserat underhåll till en process där åtgärder vidtas när det finns ett verkligt behov. Prediktivt underhåll kan minska kritisk nertid och göra resursplaneringen mer effektiv. Dessutom kan underhålls- och reparationsresurser allokeras dit de behövs som mest, vilket leder till prestandaökning.   

Flera tillverkningsföretag har förstått de möjligheter som prediktivt underhåll innebär, men de vet inte hur de ska komma igång. Enfos startkit för Smart Underhåll innehåller sensorer som gör det möjligt att övervaka driften i produktionslinjen, däribland temperatur, ljud och fibrillering. Det ingår en IPC (Industrial PC) i paketet som förbereder sensordata, som därefter skickas till molnet för lagring och vidare analys. Allt som behövs är paketerat i en kompakt lösning, som går snabbt att sätta i drift. Vår lösning för Smart Underhåll är lättimplementerad,  kostnadseffektiv och hjälper er att snabbt komma igång med förutsägbart underhåll och kvalitetsförbättringar. Efter några få veckor kan vi ge er konkreta resultat och rekommendationer om hur ni går vidare.   

Utöver datainsamling krävs även dataförfining och sammanslagning av data från olika källor för att lyckas. Det är här som Enfo verkligen briljerar. Vi har omfattande kunskaper om integrering av datasystem och sammanslagning av datakällor. Lägger vi förutsägbar analys och maskininlärning ovanpå det har vi en lösning som kan uppfatta helt nya orsakssamband.