Starter-kit for maintenance 4.0.

Många tillverkningsföretag har börjat inse att de finns potentiella fördelar med datainsamling i produktionen, men vet inte hur de ska komma igång. Enfos startkit för smart underhåll innehåller sensorer som gör det möjligt att övervaka produktionsfaktorer som temperatur, ljud och fibrillering. I paketet ingår en IPC (Industrial PC) som behandlar sensordata och skickar den vidare till molnet för lagring och vidare analys. Mobildata för detta ingår också i paketet. Allt som behövs är paketerat i en enda kompakt lösning som går snabbt att sätta i drift.

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

Stäng

Kompetensområden

Flera tillverkningsföretag har förstått de möjligheter som prediktivt underhåll innebär. 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.   

I den första fasen definieras startprojektets omfattning noggrant tillsammans med kunden, så att resultat ska kunna nås inom överenskomna tidsramar. Detta är en lättimplementerad och kostnadseffektiv lösning som gör att du snabbt kommer i gång med att samla in den produktionsdata som behövs för förutsägbart underhåll och kvalitetsförbättringar. Efter bara några veckor kan vi ge 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.