Süreç Otomasyonuİmalat

İmalatta AI ile Öngörülü Bakım

Ekipman arızalarını gerçekleşmeden önce tahmin etmek için gerçek zamanlı sensör verilerini analiz eden makine öğrenimi modelleri — plansız duruş sürelerini en aza indirerek bakım maliyetlerinde milyonlarca tasarruf sağlar.

Proje Özeti

200'den fazla kritik makinesi olan büyük bir üretim tesisi, beklenmeyen ekipman arızaları nedeniyle önemli kayıplar yaşıyordu. Her saatlik plansız duruş süresi şirkete yaklaşık 15.000 Euro'ya mal oluyordu. IoT sensörlerinden gerçek zamanlı veri toplayan, makine öğrenimi modelleri aracılığıyla erken arıza belirtilerini tespit eden ve bakım ekiplerini arıza gerçekleşmeden günler hatta haftalar önce uyaran öngörülü bakım sistemi uyguladık.

Zorluk

Üretim tesisi, plansız ekipman duruş süreleri nedeniyle yılda milyonlar kaybediyordu. Reaktif bakım yaklaşımları arızaların ancak üretim durduğunda ele alınması anlamına geliyordu.

Tüm makinelerde ayda ortalama 120 saat plansız duruş süresi

Her saatlik duruş süresi yaklaşık 15.000 Euro kayıp üretime mal oluyordu

Planlı bakımın %30'u ihtiyacı olmayan makinelerde gerçekleştiriliyordu

Gerçek makine sağlığı veya kalan kullanım ömrü hakkında görünürlük yoktu

Çözümümüz

IoT sensör veri toplama, gerçek zamanlı sinyal işleme ve ML tabanlı arıza tahmini birleştiren kapsamlı bir öngörülü bakım platformu dağıttık. Her kritik makine titreşim, sıcaklık, akustik ve güç tüketimi sensörleriyle donatıldı.

200+ kritik makineye kurulu IoT sensör paketi (titreşim, sıcaklık, akustik)

Saniyeler içinde olağandışı kalıpları tespit eden gerçek zamanlı anomali algılama

14 güne kadar önceden %85 doğrulukla kalan kullanım ömrü tahmini

Spesifik teşhis ve onarım önerileriyle otomatik iş emri oluşturma

Gerçek Zamanlı İzleme Paneli

İzleme sistemi, bakım ekiplerine ve tesis yöneticilerine tesisteki tüm makine sağlığının gerçek zamanlı genel görünümünü sağlar.

Tüm 200+ izlenen makinenin sağlık durumunu gösteren canlı panel

E-posta, SMS ile gönderilen ve mevcut CMMS ile entegre öngörülü uyarılar

Uzun vadeli bozulma kalıplarını belirlemek için geçmiş trend analizi

Bakım ekiplerinin sahada uyarıları alması ve harekete geçmesi için mobil uygulama

Temel Sonuçlar

85%

Plansız duruş sürelerinde azalma

45%

Daha az gereksiz planlı bakım

99.5%

Arızalar için tahmin doğruluğu

€2M+

Bakım maliyetlerinde yıllık tasarruf

Kullanılan Teknolojiler

IoT Sensor NetworksTime Series AnalysisAnomaly DetectionEdge ComputingDigital TwinSCADA IntegrationReal-time Dashboard

Kendi AI Projenizi Başlatmaya Hazır mısınız?

İşletmenizi, özel ihtiyaçlarınıza göre tasarlanmış akıllı AI çözümleriyle dönüştürmenize yardımcı olalım.

Demo Talep Et