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5 实例探究
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Integral Plant Maintenance - Siemens Industrial IoT Case Study
整体工厂维护
梅赛德斯-奔驰和他的合作伙伴 GAZ 选择西门子作为其在俄罗斯雅罗斯拉夫尔新发动机工厂的维护合作伙伴。新工厂能够为俄罗斯市场生产柴油发动机,用于本地生产的 Sprinter Classic。除了面向当地市场的发动机外,雅罗斯拉夫尔工厂还将生产备件。梅赛德斯-奔驰俄罗斯公司和他的合作伙伴需要一个服务合作伙伴,以确保这些生产线在维护合作安排中的运行。挑战包括协调整个维护管理操作,特别是检查、纠正和预测性维护活动,以及优化备件管理。西门子开发了一种定制的维护解决方案,其中包括所有电子和机械维护活动(整体工厂维护)。
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Predictive Analytics Generates Greater ROI for Customers - Cisco Industrial IoT Case Study
预测分析为客户带来更高的投资回报
制造工厂的产能利用率比以往任何时候都要高得多。通常,它每周 7 天,每天 24 小时运行。由于停机造成的工厂每分钟损失高达 20,000 美元,他们无法承受流程中断。事实上,一次事故可能使工厂损失超过 200 万美元。 FANUC 因无法了解客户如何在工厂车间使用 FANUC 设备而苦苦挣扎。唯一的洞察力是在问题已经发生后获得的,导致客户停机时间成本高昂。
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Avoid Unplanned Downtime with Predictive Analytics - SAP Industrial IoT Case Study
通过预测分析避免计划外停机
SAP
目标 • 创建一个支持向解决方案提供商业务模式转变的创新 IT 环境 • 增强现有业务流程并利用大数据和预测性维护的力量变得更加主动、以客户为导向和竞争力 • 利用 SAP HANA® 平台转变和简化整个 SAP® 解决方案环境
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Mondi Implements Statistics-Based Health Monitoring and Predictive Maintenance - MathWorks Industrial IoT Case Study
Mondi 实施基于统计的健康监测和预测性维护
Mondi 工厂的挤压机和其他机器庞大而复杂,长达 50 米,高 15 米。每台机器最多由五个可编程逻辑控制器 (PLC) 控制,这些控制器记录机器传感器的温度、压力、速度和其他性能参数。每台机器每分钟记录 300–400 个参数值,每天生成 7 GB 的数据。 Mondi 在使用这些数据进行预测性维护方面面临着若干挑战。首先,工厂人员在统计分析和机器学习方面的经验有限。他们需要评估各种机器学习方法,以确定哪些方法为他们的数据产生了最准确的结果。他们还需要开发一个应用程序,将结果清晰而直接地呈现给机器操作员。最后,他们需要打包这个应用程序以便在生产环境中持续使用。
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Anaren Microwave Implements their manufacturing CMMS - Fiix Software Industrial IoT Case Study
Anaren Microwave 实施他们的制造 CMMS
与许多组织一样,Anaren 拥有一个具有基本资产管理功能的本土工作订单应用程序。 “它是菜单驱动的,非常麻烦,”比尔解释说,“报告是有限的,它仍然严重依赖纸质交易和记录。我们审视了我们未来的业务需求,并决定这是一个可以进行现代化改造的领域。”在启动制造 CMMS 项目时,该公司的业务分析师 Bill 确定了三个需要改进的主要领域: 1.通过消除纸张提高效率。 2、完善预防性维护的控制。 3. 改进库存管理。
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