Uitdaging

Een toonaangevend productiebedrijf gespecialiseerd in auto-onderdelen, met meerdere productiefaciliteiten in heel Europa ziet dat veel voorkomende problemen en defecten aan apparatuur productievertragingen en hogere onderhoudskosten veroorzaken, wat negatieve impact heeft voor de leveringstermijnen.

Oplossing

Implementatie van een AI-gestuurd voorspellend onderhoudssysteem om storingen in apparatuur te voorspellen en tijdig onderhoud te plannen.

Aanpak

1. Beoordeling en gegevensverzameling:

Beoordelen van de huidige onderhoudspraktijken van de klant en bracht relevante datasets in kaart, in relatie tot het inzichtelijk maken van de prestaties en storingen van de apparatuur.

2. Ontwikkeling van AI-modellen:

Ontwikkeling van machine learning-modellen om defecten aan apparatuur te voorspellen op basis van historische gegevens, de datastroom van nieuwe informatie via onder meer realtime sensorinvoer.

3. Integratie en implementatie:

Integratie van het voorspellende onderhoudssysteem met de bestaande ERP- en onderhoudsbeheersystemen van de klant.

4. Real-time monitoring:

Continu bewaakte de prestaties van de apparatuur en gaf real-time waarschuwingen voor mogelijke storingen.

5. Onderhoudsplanning:

Geautomatiseerde planning van onderhoudsactiviteiten op basis van voorspellende inzichten.

6. Training en ondersteuning:

Training gegeven aan het onderhoudsteam van de klant en ondersteuning om de effectiviteit van het systeem te waarborgen.

Resultaten

• Verminderde downtime:

Aanzienlijke vermindering van ongeplande downtime van apparatuur.

• Kostenbesparing:

Lagere onderhoudskosten door tijdig ingrijpen.

• Verbeterde efficiëntie:

Verbeterde productie-efficiëntie en tijdige levering.

Conclusie

Het AI-gestuurde voorspellende onderhoudssysteem hielp de klant om een grotere betrouwbaarheid van de apparatuur, kostenbesparingen en verbeterde operationele efficiëntie te bereiken.

‍