자동차 제조의 절감 및 효율성 실현

변화가 자동차 산업을 위협할 때 항상 혁신하고 대응할 수 있었습니다. 이제 자동차 제조업체는 운전자 습관의 변화와 소비자, 정부 및 기타 이해 관계자로부터 친환경적이고 더 효율적이며 지속 가능한 차량과 소유 모델을 제공하라는 압력이 커지면서 또 다른 큰 변화를 겪고 있습니다. 이러한 변화는 자동차 혁신의 새로운 시대를 주도하고 있으며, 자동차 자체는 물론 이를 생산하는 엔지니어, 시설, 자산 및 제조 프로세스도 변화시키고 있습니다.

자동차 부문의 가장 큰 과제 중 하나는 생산 효율성을 높이는 것입니다. 현재 자동차 산업의 다운타임 비용은 시간당 350만 달러를 초과합니다. 이러한 현실은 운영 및 유지보수 팀이 생산 장비가 가능한 한 효율적이고 신뢰할 수 있는지 확인하도록 강요하고 있습니다.

자동차 제조 환경의 특성은 점점 더 상호 연결되고 있습니다. 구성 요소와 차량은 점차 조정되는 방식으로 공장을 통과합니다. 이는 생산 관리자와 엔지니어링 동료에게 기계 고장을 최소화해야 하는 더 큰 부담을 줍니다. 하나의 생산 자산이 오프라인 상태일 때 영향은 공장 전체에서 느껴지고 수익에 직접적인 영향을 미칩니다.

엔지니어와 유지 보수 직원은 생산 환경을 움직이는 부품과 구성 요소의 광대하고 동기화된 유기체로 간주해야 합니다. 비용이 많이 드는 가동 중지 시간을 최소화하고 자동차 생산의 효율성을 최대화하려면 기계 컨디셔닝에 대한 공장 전체의 실시간 보기가 필요합니다. 더 이상 중요한 실패 지점에만 집중하는 것은 허용되지 않습니다.

더 자주, 플랜트 기계를 수동으로 점검하면 고장 가능성을 줄일 수 있습니다. 그러나 이 접근 방식은 문제를 해결하는 데 비용이 많이 들고 비효율적인 수단이기도 합니다. 스마트 공장으로의 이동과 예측 유지보수는 두 가지 문제에 대한 솔루션을 제공합니다. 계획된 유지 관리 접근 방식을 통해서만 발생하는 불필요하고 낭비적인 과도한 유지 관리 없이 기계가 양호한 작동 상태로 유지되도록 하여 비용 절감을 실현하고 운영 효율성을 개선할 수 있는 기회를 제공합니다. 예측 유지 보수는 계획된 유지 보수 효율성을 높이는 또 다른 방법으로 얼마 전부터 존재해 왔습니다.

전통적으로 전문 데이터 분석가는 자산의 토크, 회전 속도 및 진동과 같은 상태 모니터링과 관련된 수동 판독값을 취하고 이러한 결과를 모니터링되는 각 기계의 맞춤형 모델과 비교하여 상태 악화를 나타내는 알려진 징후를 식별합니다.

효과적인 것으로 입증되었지만 인력의 높은 비용과 수동으로 집중적인 실패 모델 구축, 판독 및 결과 비교의 특성으로 인해 가장 중요한 자산만 이러한 방식으로 모니터링할 수 있었습니다.

Senseye는 AI 및 기계 학습으로 구동되는 전문 소프트웨어인 Senseye PdM을 통해 이 관행을 빠르게 발전시켜 대규모 예측 유지 관리를 제공할 수 있게 해줍니다. Senseye PdM은 산업 자산에서 수집한 데이터를 분석하여 장비가 고장날 가능성이 있는 시점을 미리 식별하고 사용자에게 알려줍니다. 이미 전 세계적으로 수천 개의 자산을 실시간으로 모니터링하는 데 사용되고 있습니다.

Senseye PdM은 계측된 모든 기계의 데이터를 즉시 분석할 수 있는 일련의 표준 알고리즘을 사용하여 수집된 데이터를 각 자산 및 이와 유사한 다른 자산에서 알려진 결함과 비교합니다. 결정적으로, 이러한 알고리즘은 시간이 지남에 따라 각 기계의 고유한 특성과 특성에 대해 더 많이 알게 되면서 스스로 더 효과적으로 학습합니다.

Senseye의 제품 기능을 통해 자동차 제조업체는 모든 생산 자산을 모니터링할 수 있습니다. 플랜트 및 유지보수 작업의 효율성을 최대화하고 비용이 많이 드는 기계 가동 중지 시간을 최소화합니다.

Senseye는 대규모 자동차 생산 환경에 자사의 기술을 적용하여 고객이 상당한 비용 절감을 달성할 수 있도록 지원합니다. 고객이 Senseye PdM을 도입하면 계획되지 않은 가동 중지 시간이 절반으로 줄어들고 유지 관리 비용이 40% 감소하여 수백만 달러가 절감되며 생산성 수준이 향상되어 개별 현장에서 이전보다 연간 5,000대 더 많은 자동차를 생산할 수 있습니다.

Senseye 제품의 확장 가능한 특성은 모든 자산 범위에 적용하여 내부 또는 아웃소싱 유지 관리 팀의 부담을 줄일 수 있음을 의미합니다. 달성된 절감액은 일반적으로 배포 첫 3개월 이내에 Senseye PdM을 도입하고 사용하는 비용을 지불합니다.

자동차 제조업체에 대한 압력은 매일 생산 라인에서 점점 더 깨끗하고 효율적인 차량이 생산되면서 이미 업계를 더 나은 방향으로 변화시키고 있습니다. Senseye의 기술은 광범위한 스마트 팩토리 운동의 일환으로 이러한 생산 라인의 생산성과 지속 가능성을 변화시키는 데 중요한 역할을 하고 있으며 생산 라인을 계속 가동할 책임이 있습니다.