Såhär har vi löst tidigare utmaningar
Dataanalyser med AI-verktyg minskar produktionsförluster
Problem
En tillverkningsanläggning hade återkommande problem med en kritisk maskin som orsakade 8–10 driftstopp per år. I flera fall ledde det till fullständiga haverier med stora konsekvenser för produktionen.
Lösning
Historisk data analyserades med AI-baserade verktyg för att identifiera mönster och ge operatörerna längre framförhållning vid kommande störningar. Reaktionstiden kunde förlängas från fem minuter till nästan två timmar.
Resultat
Operatörerna kan agera i tid och genomföra kontrollerade stopp. Totala maskinhaverier har minskat, och anläggningen sparar 3 miljoner kronor per år i minskat produktionsbortfall.
Prediktivt underhåll i praktiken – konkreta resultat från olika branscher
LÄKEMEDELSINDUSTRIN
Ett farmaceutiskt företag använde sensordata för att förutspå fel i filtreringssystem. Det resulterade i en 30-procentig ökad driftstillgänglighet och man undvek produktionsförluster värda miljontals euro.
ENERGIINDUSTRIN
Ett vindkraftsföretag använde prediktivt underhåll för att övervaka rotorblad och lager. Detta resulterade i en 25-procentig ökning av turbintillgänglighet och en besparing på 1,5 miljoner euro per år.
FORDONSINDUSTRIN
Genom att övervaka produktionsutrustning med IoT-sensorer minskade en tillverkare av fordonskomponenter sina haverier med 40 procent och förbättrade leveransprecisionen med 15 procent.
Få full insikt
Vi hjälper till att sätta strukturen som behövs för att förvandla spridda datamängder till beslutsunderlag och styrsignaler. Med rätt struktur blir data en tydlig drivkraft bakom både operativa och långsiktiga beslut.
Genom att digitalisera din produktion med sensorer och IoT får du tillgång till en samlad och detaljerad bild av hela processen. När historisk- och realtidsdata organiseras och görs tillgänglig på rätt sätt, kan rätt personer och system agera i exakt rätt ögonblick. Det gäller oavsett om det handlar om drift, underhåll eller att hitta nya sätt att förbättra verksamheten.
Med hjälp av AI, maskininlärning och avancerad multivariat-analys identifieras mönster och orsaker som annars förblir osynliga. Det ger förutsättningar för snabba beslut, prediktivt underhåll och kontinuerliga förbättringar som ökar produktivitet och kvalitet samtidigt som driftstopp, energianvändning och waste minskar.
Resultatet är en hållbar och lönsam produktion där varje steg skapar konkret värde.
