Predictive maintenance is the key to reducing downtime, cutting costs, and boosting equipment performance. But without the right tools and strategy, manufacturers risk unexpected failures, inefficient repairs, and lost productivity.
In this whitepaper, you’ll discover:
✅How to increase overall equipment effectiveness and total performance maintenance without major costs and effort
✅The role of predictive maintenance
✅Data and AI - the revolution in maintenance
✅From theory to practice: reduced downtimes on machine tools with AI
Download now and take the first step toward smarter, AI-driven equipment performance.
（國際）競爭日益激烈、成本壓力不斷加劇、大規模人才短缺、工業 4.0 等等。做為一家生產性企業，您如今面臨各種各樣的挑戰。此外，您也面臨日常挑戰，如機器和設備的維護與保養。
若要在市場上成功立足，最重要的是，必須盡可能提高機器和設備的生產率。衡量以及提供這一點最重要的指標是整體設備效率，即 OEE (Overall Equipment Effectiveness)。OEE 值表示您的機器和設備在計劃生產時間，相對於其全部潛力的有效利用情況。。如此一來，可以更確實識別和評量在可用性、性能和品質方面的損失。
那麼，如何提高企業的 OEE 呢？
一個關鍵的決定性因素是計劃外停機。顯然，設備可用性偏低表示 OEE 偏低。那麼如何避免停機呢？消除原因。除了人為錯誤和材料短缺外，原因主要在於元件和系統的計劃外故障。尤其是小型元件如氣缸發生故障，可能會產生重大的影響。
其實我們完全可以避免生產過程中的這類故障，並提高整體設備效率。
在所費不貲的生產中，即使計劃外停機一分鐘都可能會導致高達 10,000 歐元的損失！如此就有 10,000 個充分的理由來修訂和優化過時的維護方案。特別是，由於大多數因氣缸等元件故障引起的計劃外停機可以透過預測性維護輕鬆避免。
使用人工智慧解決方案進行預測性維護
那麼，究竟什麼是可預見的維護呢？
透過對機器和設備進行持續狀態監控，盡早發現關鍵事件或不知不覺產生的偏差。安裝在機器和設備上的感測器收集並發送資料，這些資料繼而被傳輸給系統或人工智慧。人工智慧基於所獲得的資料和計算結果，從中推導出適當的維護和維修措施。
這不僅可監控氣缸等元件的當前狀態，也可預測系統的潛在故障和異常。如此一來，在故障發生前就已經啟動維護和保養，藉此避免計劃外停機。
傳統工具如運作或機器資料收集系統早已用於診斷和原因研究。
但相較於預測性維護，傳統工具存在一些缺點：
透過用於可預見維護的標準化人工智慧 App，Festo 使預測性維護應用更加廣泛，並實現可擴展性。例如，Festo AX Motions Insights Pneumatic：適用於大部分氣缸生產領域的人工智慧 App。該應用程式能夠立即識別氣動驅動器或控制鏈中的異常和故障，藉此幫助避免因元件故障導致的停機。
透過預測性維護優化整體設備效率 (Overall Equipment Effectiveness)，是生產性企業提高效率和競爭力的重要一步。透過將 Festo AX Motions Insights Pneumatic 等人工智慧解決方案整合到您的系統中，可以輕鬆改善維護和保養，大幅減少計劃外停機。藉由人工智慧可以優化企業的生產和指標。
未來的發展和趨勢，如物聯網 (IoT) 和機器學習，將不斷改進和推廣可預見維護解決方案。這表示：現在就採用人工智慧解決方案的企業，將因此提升其 OEE 指標，並確保獲得明顯的競爭優勢。那麼，您還等在什麼？