Durch Vorhersagewartungen die Herstellungs-Effizienz steigern. Analysieren Maschinenaufzeichnungen zur Vorhersage von Ausrüstungsschäden und zum Terminplanen von Reparaturen, sowie für eine Optimierung der Produktionskalender, um die reduzierte Betriebszeit und die erhöhte Leistungsfähigkeit sicherzustellen.
Type: Fill Checklist
Die Predictive Maintenance Konfiguration umfasst folgende Schritte: 1. Datensammlung: Sammeln von Leistungsdaten des Equipment aus verschiedenen Quellen wie Sensoren, Logdateien und Unterhaltsprotokollen. 2. Datenverarbeitung: Reinigen, transformieren und die gesammelten Daten in eine geeignete Formatierung für die Analyse laden. 3. Modellentwicklung: Mit Machine-Learning-Algorithmen vorherzugsweise Modelle bauen, um Muster und Anomalien im Datensatz zu erkennen. 4. Modellimplementierung: Das entwickelte Modell mit bestehenden Systemen integrieren, um Echtzeitvorhersagen und Warnungen zu ermöglichen. 5. Überwachung und Rezension: Die Leistung des Modells regelmäßig überprüfen, wie notwendig aktualisieren und sicherstellen, dass es sich mit Geschäftszielen deckt. Diese Konfiguration ermöglicht es Organisationen, Wartungen proaktiv zu planen, Ausfallzeiten zu minimieren und die Gesamtleistung von Equipment zu verbessern. Dadurch wird letztendlich eine höhere Effizienz und Kosteneinsparung erreicht.
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Sie haben 2 Möglichkeiten:
1. Laden Sie den Workflow kostenlos als PDF herunter und implementieren Sie die Schritte selbst.
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