释放汽车制造的节省和效率

当变化威胁到汽车行业时，它始终能够创新和应对。现在，汽车制造商正在经历另一个翻天覆地的转变，随着驾驶习惯的改变以及消费者、政府和其他利益相关者的压力越来越大，要求他们提供更环保、更高效、更可持续的车辆和所有权模式。 这些变化正在推动汽车创新的新时代，改变车辆本身，以及生产它们的工程师、设施、资产和制造流程。

汽车行业面临的最大挑战之一是提高生产效率。目前，汽车行业的停机成本超过每小时 350 万美元。这一现实迫使运营和维护团队确保生产设备尽可能高效和可靠。

汽车制造环境的性质正变得越来越相互关联。零部件和车辆以越来越协调的方式流经工厂。这给生产经理及其工程同事带来了更大的压力，以尽量减少机器故障。当一项生产资产下线时，整个工厂都会感受到影响，并直接影响利润。

工程师和维护人员必须将他们的生产环境视为移动部件和组件的庞大、同步的有机体。最大限度地减少代价高昂的停机时间并最大限度地提高汽车生产效率需要在工厂范围内实时查看机器调节情况。仅仅关注故障的关键点已不再可接受。

更频繁地手动检查工厂机械有可能降低故障的可能性。但这种方法也是解决问题的一种昂贵、低效的方法。转向智能工厂和预测性维护为这两个问题提供了解决方案。通过确保机器保持良好的工作状态，避免仅通过有计划的维护方法驱动的不必要和浪费的过度维护，从而提供节省成本和提高运营效率的机会。作为提高计划维护效率的另一种方式，预测性维护已经存在了一段时间。

传统上，专家数据分析师会从资产中获取与状态监测相关的手动读数，例如扭矩、转速和振动，并将这些发现与每台被监测机器的定制模型进行比较，以确定表明状态恶化的已知迹象。

虽然被证明是有效的，但由于劳动力成本高以及构建故障模型、读取读数和比较结果的人工密集型性质，只能以这种方式监控最关键的资产。

Senseye 通过 Senseye PdM 迅速推进了这一实践，Senseye PdM 是一种由人工智能和机器学习提供支持的专业软件，可以大规模提供预测性维护。 Senseye PdM 分析从工业资产收集的数据，以便在设备可能发生故障时提前识别和通知用户。它已被用于实时监控全球数千种资产。

Senseye PdM 使用一系列标准算法，可以立即分析来自任何仪表机器的数据，将收集到的数据与每个资产和其他类似资产的已知故障进行比较。至关重要的是，随着时间的推移，这些算法会教自己变得更有效，因为它们会更多地了解每台机器的独特怪癖和特征。

Senseye 的产品功能使汽车制造商能够监控其所有生产资产。最大限度地提高工厂和维护操作的效率，并最大限度地减少代价高昂的机器停机时间。

Senseye 通过将其技术应用于大型汽车生产环境，帮助客户节省大量成本。一旦客户引入 Senseye PdM，我们发现计划外停机时间减少了一半，维护成本下降了 40%，这意味着节省了数百万美元，并且生产力水平提高到各个站点每年比以前多生产 5,000 辆汽车的程度。

Senseye 产品的可扩展性意味着它可以应用于任何资产范围，以减轻内部或外包维护团队的压力。节省的成本通常用于支付在部署的前三个月内引入和使用 Senseye PdM 的成本。

汽车制造商面临的压力已经使行业变得更好，每天都有更清洁、更高效的汽车下线。 Senseye 的技术作为更广泛的智能工厂运动的一部分，在改变这些生产线的生产力和可持续性以及负责保持生产线运转的人员方面发挥着至关重要的作用。