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Maschinenausfälle verhindern, Servicemitarbeiter effizient einsetzen

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Industrie & Produktion
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AR-, VR-, Mixed-Reality, Analytics, KI, Social Intranet / Mitarbeiter-App
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Die Herausforderung:

Laufen Maschinen und Anlagen dauerhaft auf Spitzenlast, werden nicht regelmäßig gewartet oder falsch bedient, sind sie störungsanfälliger und können ungeplant ausfallen. Wer hier nachlässig handelt, muss eines Tages mit aufwendigen und damit teuren Reparaturen rechnen. Diese kosten neben Geld auch eine Menge Zeit, die sich negativ auf Ihre Termintreue und Preisstabilität auswirken.

Merkmale, die auf einen baldigen Maschinenausfall hindeuten können, sind akustische, sowie visuelle Veränderungen, aber vor allem auch Anomalien in den Produktionsdaten. Wer diese frühzeitig erkennt, kann entsprechend gegensteuern und kostenintensiven Maschinenausfällen vorbeugen.

Ursachen für ungeplante Stillstandzeiten im Überblick:

Technisch

  • Störung der Betriebsmittel (Maschine)
  • Mangelhafte Materialqualität
  • Lange Wartezeiten (Ersatzteillieferung)
  • Veraltete Maschinen
  • Fehlende Vernetzung der Maschinen / fehlendes Monitoring/Tracking

Organisatorisch

  • Informationsmangel aufgrund unzureichender Daten
  • Unzureichende Kommunikation
  • Ungeklärte Verantwortlichkeit
  • Engpässe der Zulieferer
  • Volatile Auftragslage
  • Zeitmangel
  • Planungsfehler
  • Ungenügende Dokumentationen
  • Fehlende Prozesse (Standardisierung bestimmter Prozesse)
  • Schlechte Arbeitsbedingungen (Arbeitsklima, Raumklima, etc.)

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Menschlich

  • Unachtsamkeit
  • Unzureichende Qualifizierung
  • Bedienungsfehler
  • Unzureichende Mitarbeitersicherheit und -schulung
  • Unzureichende Kommunikation, Aufklärung und Einarbeitung

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ACP Portfolio Digital Solutions Animation

Die Lösung: 

Ausfälle vorhersagen
Predictive Maintenance

Durch die Vernetzung von Maschinen und Anlagen – auch älterer Generationen, z.B. durch Retrofitting – können wichtige Informationen getrackt und Fehler oder Anomalien anhand historischer Sensordaten oder mit Bilderkennung vorhergesagt und damit auch verhindert werden. Die Nachrüstung erforderlicher Sensoren ist unkompliziert und kostengünstig. Lesen Sie auf der Webseite von cubido business solutions GmbH (Mitglied der ACP Digital) hierzu mehr: https://www.cubido.at/services/iot/iiot/jump-start-kit

Durch Predictive Maintenance können Maschinenwartungen, die in absehbarer Zeit erforderlich werden, geplant und z.B. in Randzeiten durchgeführt werden, noch bevor ein Problem auftritt. Rechtzeitige Reparaturen reduzieren lange Produktionsausfälle und ermöglichen die vorzeitige Lieferung von notwendigen Ersatzteilen. Jedoch gilt – es kann nur vorausgesagt werden, was vorher auch erfasst wurde.

Service-Einsätze durchführen
Mixed Reality und KI-Lösungen

Durch Mixed Reality und KI-Lösungen können Sie geplante Wartungen um virtuelle Bestandteile jederzeit und an jedem Ort in sämtlichen Sprachen für Mitarbeiter und Servicekräfte abrufen.

  • Sie können erklärungsbedürftige Anlagen und Maschinen digital anreichern, sodass Ihre Mitarbeiter befähigt werden, kontaktlos und remote, Fehler im System zu beheben.
  • Komplexere Service-Einsätze können auch aus der Distanz ohne Vor-Ort-Präsenz erfolgreich gelingen oder mit einem Remote Support simpel und ohne eigenes Fachwissen gelöst werden.

Lesen Sie auf der INCLUSIFY AG Webseite (Mitglied der ACP Digital) mehr: https://inclusify.de/

Der Nutzen:

Sie sind durch die effizientere Wartung sowie Optimierung des Ersatzteilmanagements und der Maschinenleistung in der Lage Ihre Produktion und Termintreue zu gewährleisten, befähigen Mitarbeiter Herausforderungen auch ohne Fachwissen zu meistern und sorgen damit zu einer nachhaltigen Kundenzufriedenheit. Es kann hiermit eine Zero Downtime erzielt werden.

Weitere Infos

Wie IoT in der Praxis umgesetzt gelingen kann, sehen Sie auf YouTube im Innovation Talk mit Stefan Denninger, Digital Evangelist, ACP Digital: "Was kann IoT in der Produktion?"

Ihr Ansprechpartner

Benedikt Paul, ACP Holding Digital AG

Benedikt Paul
Sales Manager Digitalisierung,
ACP Holding Digital AG

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