革新汽车生产：解锁节约与效率
汽车行业面对变革威胁时，总能创新应对。如今，车企经历另一次地震级变革，驾驶习惯改变、消费者/政府/利益相关者压力增长，要求提供更环保、高效、可持续的车辆和所有权模式。
这些变化驱动汽车创新新时代，不仅变革车辆本身，也变革生产它们的工程师、设施、资产和制造流程。
汽车行业最大挑战之一是推动更高生产效率。目前汽车行业停机成本超 350 万美元/小时。这迫使运营维护团队确保生产设备尽可能高效可靠。
汽车制造环境日益互联。组件和车辆以日益协调方式流经工厂。这给生产经理和工程同事带来更大压力，必须最小化机器故障。单一生产资产离线，影响波及全厂，直接冲击底线。
工程师和维护人员必须将生产环境视为庞大同步的运动部件和组件有机体。最小化昂贵停机、最大化汽车生产效率需要实时、全厂级机器状况视图。仅关注关键故障点已不可接受。
更频繁人工检查厂内机器虽能降低故障可能性，但这也是昂贵、低效的解决问题方式。转向智能工厂和预测性维护提供了解决两问题的方案。提供机会通过确保机器良好工作秩序解锁节约、提升运营效率，避免仅靠计划维护驱动的不必要浪费性过度维护。预测性维护作为提高计划维护效率的另一方式已存在一段时间。
传统上专家数据分析师从资产手工读取扭矩、转速、振动等状态监测相关指标，与每台监测机器的定制模型比对，识别已知恶化迹象。
虽被证明有效，但因人力高成本和建立故障模型、读数、比对发现的手工密集性质，只能监测最关键资产。
Senseye 通过 Senseye PdM 快速推进此实践，一款由 AI 和机器学习驱动的专业软件，使大规模交付预测性维护成为可能。Senseye PdM 分析工业资产采集数据，识别并提前告知用户设备可能故障时间。已用于全球实时监测数千资产。
Senseye PdM 使用一系列标准算法，允许即时分析任何仪表机器数据，将采集数据与每个资产及同类已知故障比对。关键是，这些算法随时间自我学习更有效，随着对每台机器独特怪癖和特性了解加深。
Senseye 产品能力让汽车制造商监控所有生产资产。最大化工厂和维护运营效率，最小化昂贵机器停机几率。
Senseye 通过将技术应用于大规模汽车生产环境帮助客户实现巨额节约。客户引入 Senseye PdM 后，非计划停机水平通常减半，维护成本下降 40%，转化为数百万节约，生产力提升到单个工厂每年比之前多产 5,000 辆车。
Senseye 产品可扩展性意味着可应用于任何资产范围，减轻内部或外包维护团队压力。实现的节约通常在部署前三个月内支付引入和使用 Senseye PdM 的成本。
汽车制造商面临的压力已在向好改变行业，越来越清洁高效的车辆每日下线。Senseye 技术作为更广泛智能工厂运动一部分，在变革这些生产线的生产力和可持续性、以及负责让它们滚滚向前的人员方面发挥关键作用。
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