Membuka penghematan dan efisiensi dalam manufaktur otomotif
Ketika perubahan mengancam industri otomotif, selalu mampu berinovasi dan merespon. Sekarang, produsen mobil mengalami perubahan besar lainnya, dengan mengubah kebiasaan pengemudi dan meningkatnya tekanan dari konsumen, pemerintah, dan pemangku kepentingan lainnya untuk menyediakan kendaraan dan model kepemilikan yang lebih ramah lingkungan, lebih efisien, dan lebih berkelanjutan. Perubahan ini mendorong era baru inovasi otomotif, mengubah kendaraan itu sendiri, serta para insinyur, fasilitas, aset, dan proses manufaktur yang memproduksinya.
Salah satu tantangan terbesar dalam sektor otomotif adalah mendorong efisiensi produksi yang semakin besar. Saat ini, biaya downtime di industri otomotif melebihi $3,5 juta per jam. Kenyataan ini memaksa tim operasi dan pemeliharaan untuk memastikan peralatan produksi seefisien dan seandal mungkin.
Sifat lingkungan manufaktur otomotif menjadi semakin saling berhubungan. Komponen dan kendaraan mengalir melalui pabrik dengan cara yang semakin terkoordinasi. Ini menempatkan tekanan yang lebih signifikan pada manajer produksi dan rekan teknik mereka untuk meminimalkan kegagalan mesin. Ketika satu aset produksi sedang offline, dampaknya terasa di seluruh pabrik dan secara langsung berdampak pada bottom line.
Insinyur dan staf pemeliharaan harus melihat lingkungan produksi mereka sebagai organisme yang luas dan sinkron dari bagian dan komponen yang bergerak. Meminimalkan waktu henti yang mahal dan memaksimalkan efisiensi produksi otomotif memerlukan pandangan pengkondisian mesin secara real-time di seluruh pabrik. Tidak lagi dapat diterima untuk fokus hanya pada titik kritis kegagalan.
Lebih sering, pemeriksaan manual mesin pabrik berpotensi mengurangi kemungkinan kegagalan. Tetapi pendekatan ini juga merupakan cara yang mahal dan tidak efisien untuk memecahkan masalah. Perpindahan ke pabrik pintar dan pemeliharaan prediktif memberikan solusi untuk kedua masalah tersebut. Menawarkan kesempatan untuk membuka penghematan dan meningkatkan efisiensi operasional dengan memastikan bahwa mesin disimpan dalam kondisi kerja yang baik, tanpa perawatan berlebihan yang tidak perlu dan boros yang hanya didorong melalui pendekatan pemeliharaan terencana. Pemeliharaan prediktif telah ada untuk beberapa waktu sekarang sebagai cara lain untuk meningkatkan efisiensi pemeliharaan terencana.
Biasanya analis data ahli akan melakukan pembacaan manual yang berkaitan dengan pemantauan kondisi seperti torsi, kecepatan rotasi, dan getaran dari aset, dan membandingkan temuan ini dengan model yang dipesan lebih dahulu untuk setiap alat berat yang dipantau untuk mengidentifikasi tanda-tanda yang diketahui yang menunjukkan kondisi yang memburuk.
Meskipun terbukti efektif, hanya aset paling penting yang dapat dipantau dengan cara ini karena tingginya biaya tenaga kerja dan sifat model kegagalan bangunan yang intensif secara manual, melakukan pembacaan, dan membandingkan temuan.
Senseye telah memajukan praktik ini dengan cepat dengan Senseye PdM, perangkat lunak khusus yang didukung oleh AI dan pembelajaran mesin yang memungkinkan untuk memberikan pemeliharaan prediktif dalam skala besar. Senseye PdM menganalisis data yang dikumpulkan dari aset industri untuk mengidentifikasi dan memberi tahu pengguna sebelumnya saat suatu peralatan kemungkinan besar akan rusak. Ini sudah digunakan untuk memantau ribuan aset secara real-time di seluruh dunia.
Senseye PdM menggunakan serangkaian algoritme standar yang memungkinkan analisis data secara langsung dari mesin berinstrumen mana pun, membandingkan data yang dikumpulkan dengan kesalahan yang diketahui dari setiap aset dan aset serupa lainnya. Yang terpenting, algoritme ini mengajarkan diri mereka sendiri untuk menjadi lebih efektif dari waktu ke waktu karena mereka mempelajari lebih banyak tentang keunikan dan karakteristik unik setiap mesin.
Kemampuan produk Senseye memungkinkan produsen otomotif untuk memantau semua aset produksi mereka. Memaksimalkan efisiensi operasi pabrik dan pemeliharaan, dan meminimalkan kemungkinan waktu henti alat berat yang mahal.
Senseye membantu klien mencapai penghematan besar dengan menerapkan teknologinya ke lingkungan produksi otomotif skala besar. Kami melihat tingkat waktu henti yang tidak direncanakan berkurang setengahnya setelah klien memperkenalkan Senseye PdM, biaya perawatan turun 40 persen, yang berarti penghematan jutaan, dan tingkat produktivitas meningkat sejauh masing-masing situs membuat 5.000 mobil lebih banyak per tahun daripada sebelumnya.
Sifat produk Senseye yang terukur berarti dapat diterapkan ke berbagai aset untuk mengurangi beban tim pemeliharaan internal atau outsourcing. Penghematan yang dicapai biasanya membayar biaya pengenalan dan penggunaan Senseye PdM dalam tiga bulan pertama penerapan.
Tekanan pada produsen otomotif telah mengubah industri menjadi lebih baik, dengan kendaraan yang semakin bersih dan efisien keluar dari jalur produksi setiap hari. Teknologi Senseye, sebagai bagian dari gerakan pabrik pintar yang lebih luas, memainkan peran penting dalam mengubah produktivitas dan keberlanjutan lini produksi tersebut, serta orang-orang yang bertanggung jawab untuk menjaganya tetap berjalan.
