Previsão de falhas na linha de montagem com RapidCanvas AutoAI
Melhorar a fiabilidade no fabrico, tirando partido da previsão de avarias com AutoAI para a linha de montagem, a fim de minimizar o tempo de inatividade e as interrupções do equipamento.
Ultrapassar as falhas de equipamento e o tempo de inatividade com a IA
Os fabricantes enfrentam períodos de inatividade não planeados devido a falhas de equipamento que perturbam os calendários de produção, diminuem a produção e aumentam os custos de manutenção.
Falhas inesperadas de equipamentos que levam a tempos de inatividade não planeados
As falhas de equipamento ocorrem sem aviso prévio, obrigando a paragens de produção não programadas.
Programas de manutenção preventiva ineficazes
Os calendários de manutenção tradicionais baseiam-se no tempo médio estimado entre falhas. Este facto conduz a uma manutenção prematura ou atrasada.
Dificuldade em prever as falhas antes da sua ocorrência
Com apenas dados de falhas passadas, é difícil prever com exatidão falhas futuras e evitar períodos de inatividade.
Aumento dos custos devido à manutenção reactiva
As falhas não planeadas conduzem a reparações de emergência mais dispendiosas, ao envio urgente de peças sobresselentes e a custos de mão de obra extraordinários
Como o RapidCanvas permite a manutenção preditiva
Com a IA, o RapidCanvas permite prever as falhas antes de estas ocorrerem e mudar para a manutenção proactiva
Processamento de dados
Processamento de dados
Os dados dos sensores, como a vibração, a temperatura, a pressão, etc., são recolhidos e normalizados. São utilizados algoritmos ML prontos a utilizar para analisar estes dados.
Vantagens da manutenção preditiva habilitada para IA do RapidCanvas
Redução do tempo de inatividade
Dá dias ou semanas de aviso prévio para evitar proactivamente falhas e tempo de inatividade.
Custos de manutenção mais baixos
Reduz as despesas em 70% em comparação com a manutenção reactiva.
Melhoria da produtividade
A minimização do tempo de inatividade resulta numa maior utilização do equipamento, num aumento da produção e num maior OEE.
Inventário optimizado de peças sobressalentes
Previsões exactas permitem a encomenda de peças sobresselentes just-in-time.
Principais indicadores do sector
Ouvir os nossos clientes
"O RapidCanvas nos ajudou a concretizar nossa visão de integrar a IA em nossos processos de previsão de demanda e gerenciamento de estoque. A transição de modelos baseados em folhas de cálculo para o sofisticado modelo de IA do RapidCanvas foi um divisor de águas. Vimos uma melhoria de 35% na eficiência operacional e uma redução de 50% no tempo gasto em ajustes manuais.
Arthur Strommer
Vice-presidente, MTE-THOMSON
Ultrapassar as falhas de equipamento e o tempo de inatividade com a IA
Falhas inesperadas de equipamentos que levam a tempos de inatividade não planeados
Programas de manutenção preventiva ineficazes
Dificuldade em prever as falhas antes da sua ocorrência
Aumento dos custos devido à manutenção reactiva
Falhas inesperadas do equipamento
Programas de manutenção preventiva ineficazes
Dificuldade em prever as falhas antes da sua ocorrência
Aumento dos custos devido à manutenção reactiva
Falhas inesperadas do equipamento
Programas de manutenção preventiva ineficazes
Dificuldade em prever as falhas antes da sua ocorrência
Aumento dos custos devido à manutenção reactiva
Falhas inesperadas do equipamento
Programas de manutenção preventiva ineficazes
Dificuldade em prever as falhas antes da sua ocorrência
Aumento dos custos devido à manutenção reactiva
Falhas inesperadas do equipamento
Programas de manutenção preventiva ineficazes
Dificuldade em prever as falhas antes da sua ocorrência
Aumento dos custos devido à manutenção reactiva
Falhas inesperadas do equipamento
Programas de manutenção preventiva ineficazes
Dificuldade em prever as falhas antes da sua ocorrência
Aumento dos custos devido à manutenção reactiva
Por que os clientes escolhem o RapidCanvas para a previsão de falhas
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