Merevolusi Produksi Otomotif: Membuka Penghematan & Efisiensi
Ketika perubahan telah mengancam industri otomotif, selalu dapat berinovasi dan merespons. Sekarang, produsen mobil mengalami perpindahan seismik lainnya, dengan kebiasaan sopir yang berubah dan tekanan yang semakin meningkat 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 insinyur, fasilitas, aset, dan proses manufaktur yang menghasilkan mereka.
Salah satu tantangan terbesar di dalam sektor otomotif adalah mendorong efisiensi produksi yang semakin besar. Saat ini, biaya downtime di industri otomotif melebihi $3,5 juta per jam. Realitas ini memaksa tim operasi dan pemeliharaan untuk memastikan peralatan produksi seefisien dan seandalkan mungkin.
Karakter lingkungan manufaktur otomotif semakin terhubung. Komponen dan kendaraan mengalir melalui pabrik dengan cara yang semakin terkoordinasi. Ini menempatkan tekanan yang lebih besar pada manajer produksi dan rekan insinyur mereka untuk meminimalkan kegagalan mesin. Ketika satu aset produksi offline, dampaknya terasa di seluruh pabrik dan langsung mempengaruhi bottom line.
Insinyur dan staf pemeliharaan harus memandang lingkungan produksi mereka sebagai organisme yang terpusat dan terSinkronisasi dari bagian dan komponen yang bergerak. Meminimalkan downtime yang mahal dan memaksimalkan efisiensi produksi otomotif memerlukan pandangan pabrik-wide secara real-time tentang kondisi mesin. Tidak lagi dapat diterima untuk fokus hanya pada titik kegagalan kritis.
Pemeriksaan manual yang lebih sering dari peralatan pabrik berpotensi untuk mengurangi kemungkinan kegagalan. Namun pendekatan ini juga adalah cara yang mahal dan tidak efisien untuk memecahkan masalah. Perpindahan ke smart factory dan prediktif maintenance memberikan solusi untuk kedua masalah ini. Menawarkan kesempatan untuk membuka penghematan dan meningkatkan efisiensi operasional dengan memastikan mesin tetap dalam kondisi kerja yang baik, tanpa over-maintenance yang tidak perlu dan boros yang hanya didorong oleh pendekatan pemeliharaan terencana. Prediktif maintenance telah ada selama beberapa waktu sekarang sebagai cara lain untuk meningkatkan efisiensi pemeliharaan terencana.
Tradisional para ahli data analyst akan mengambil pembacaan manual terkait pemantauan kondisi seperti torsi, kecepatan rotasi, dan getaran dari aset, dan membandingkan temuan ini dengan model kustom untuk setiap mesin yang dipantau untuk mengidentifikasi tanda-tanda yang dikenal yang menunjukkan kondisi yang menurun.
Sementara terbukti efektif, hanya aset terkritis yang dapat dipantau dengan cara ini karena biaya tenaga kerja yang tinggi dan sifat yang intensif secara manual dari pembuatan model kegagalan, mengambil pembacaan, dan membandingkan temuan.
Senseye telah majukan praktik ini dengan cepat dengan Senseye PdM, software khusus yang didorong oleh AI dan machine learning yang memungkinkan prediktif maintenance dalam skala besar. Senseye PdM menganalisis data yang dikumpulkan dari aset industri untuk mengidentifikasi dan memberi tahu pengguna sebelum kapan sebuah peralatan kemungkinan akan gagal. Ini sudah digunakan untuk memantau ribuan aset secara real-time di seluruh dunia.
Senseye PdM menggunakan serangkaian algoritma standar yang memungkinkan analisis segera dari data dari setiap mesin yang diinstrumen, membandingkan data yang dikumpulkan dengan kegagalan yang diketahui dari setiap aset dan lainnya yang mirip. Pentingnya, algoritma ini mengajarkan diri sendiri untuk menjadi lebih efektif seiring waktu saat mereka belajar lebih banyak tentang karakteristik unik dari setiap mesin.
Kemampuan produk Senseye memungkinkan produsen otomotif untuk memantau semua aset produksi mereka. Memaksimalkan efisiensi operasi pabrik dan pemeliharaan, dan meminimalkan kemungkinan downtime mesin yang mahal.
Senseye membantu klien mencapai penghematan yang besar dengan menerapkan teknologinya di lingkungan produksi otomotif skala besar. Kami melihat tingkat downtime tidak terencana menjadi separuh setelah klien memperkenalkan Senseye PdM, biaya pemeliharaan turun 40 persen, yang diterjemahkan menjadi penghematan jutaan, dan tingkat produktivitas meningkat sehingga situs individu menghasilkan 5.000 mobil lebih banyak per tahun daripada sebelumnya.
Sifat yang scalable dari produk Senseye berarti dapat diterapkan pada rentang aset apa pun untuk mengurangi beban bagi tim pemeliharaan internal atau outsourcing. Penghematan yang dicapai biasanya membayar biaya pengenalan dan penggunaan Senseye PdM dalam tiga bulan pertama setelah penerapan.
Tekanan pada produsen otomotif sudah mengubah industri untuk yang lebih baik, dengan kendaraan yang semakin bersih dan efisien keluar dari garis produksi setiap hari. Teknologi Senseye, sebagai bagian dari gerakan smart factory yang lebih luas, memainkan peran krusial dalam mengubah produktivitas dan kelestarian garis produksi tersebut, serta orang-orang yang bertanggung jawab untuk menjaga mereka tetap beroperasi.
