Brug data til at forbedre din OEE

Overall Equipment Effectiveness beregnes ud fra tilgængelighed, ydelse og kvalitet af din produktion. Tilgængeligheden påvirkes, når der ikke er planlagt nedetid. Ved at drage fordel af dine historiske data kan prædiktiv vedligeholdelse hjælpe dig med at forbedre tilgængeligheden ved at give advarsler og skabe gennemsigtighed til, hvornår et aktiv kan blive proaktivt vedligeholdt. Ydeevnen kan påvirkes, hvis planlægningen ikke er korrekt, og kan forbedres ved hjælp af bedre prognosemodeller. Kvaliteten påvirkes af den proces, du bruger til at fremstille, og dette kan forbedres markant ved at overvåge processen i realtid med machine learning.

Reducer uplanlagt nedetid

Ved at udnytte mulighederne inden for prædiktiv vedligeholdelse kan du forbedre udstyrets tilgængelighed, udstyrets sikkerhed og pålidelighed og samtidig reducere gennemsnitstiden-mellem-nedbrud og gennemsnitstiden-på-reparation.

Reducer omkostningerne ved kasserede produkter

Ved at have indsigt i udstyrets resterende levetid og sandsynlighed for funktionssvigt, kan du kassere færre produkter på grund af uplanlagt nedetid, når du har produkter med smalle kontrolgrænser.

Reducer vedligeholdelsesomkostninger

Med predictive maintenance, bliver maskiner kun vedligeholdt når det er nødvendigt, derved minskes den totale omkostning både i tid og materialer.

Forbedre kundetilfredsheden

Med mere pålideligt udstyr kan du få forudsigelig levering til kunderne og være i stand til at levere den givne ordre til tiden!

Automatiser kvalitetskontrol

Ved at bruge billedgenkendelse og maskinlæring kan du automatisk inspicere, om dine produkter er produceret i den rigtige kvalitet. F.eks. om det er den rigtige farve eller den rigtige vinkel.

Lav effektiv produktionsplanlægning

Planlæg din produktion baseret på historiske data fra din virksomhed. På denne måde får du input til mængden af råmateriale, der skal bestilles, antallet af ansatte der kræves, og brugen af dine produktionslinjer.

Image placeholder

Registrer nedbrud, før de opstår, og forbedre din oppetid

Få overblik i realtid fra dine kritiske komponenter, og håndter eventuelle nedbrud, før de forsinker din produktion. Alle produktionsvirksomheder er afhængige af komponenter såsom lejer og elektriske motorer eller mere komplekse assets såsom forarbejdningsmaskiner og transportbånd. De er nøglen til, at din produktion kan køre, og vi kan hjælpe med at holde dem i gang. Ved at bruge driftsdata fra dine assets, vibrationssensorer eller edge computere med kameraer kan vi hjælpe dig med at overvåge og komme i gang med prædiktiv vedligeholdelse. Prædiktiv vedligeholdelse handler om at være proaktiv med hensyn til vedligeholdelse i din produktion og fange fejl, før de sker. Dette hjælper dig med at digitalisere din vedligeholdelse og gøre den datadreven, hvilket hjælper dit vedligeholdelsespersonale med at planlægge servicering, da de har flere oplysninger at arbejde med. Det er lige meget, hvor du er på denne rejse, da vi hjælper virksomheder i alle faser, herunder at vælge de rigtige sensorer, hvordan man lagrer og behandler data, og at lave machine learning modeller til prædiktiv vedligeholdelse.

Image placeholder

Registrer defekte produkter tidligere og reducer driftsomkostninger

At levere produkter til dine kunder i den rigtige kvalitet er et af de vigtigste krav til en succesrig virksomhed. Ved at installere sensorer eller små kameraer i fremstillingsprocesserne er det muligt at have en automatisk kvalitetskontrol, der kan hjælpe med at registrere mangelfulde produkter på grund af uønskede procesparametre. Det kan hjælpe din kvalitet at overvåge produktionsprocessen i nøgleområder for at give dig indsigt i nøglemetrikker såsom temperaturer eller hastighed. Dette vil gøre det lettere for dig at udføre kvalitetssikring, og med de loggede data kan du begynde at forbinde god kvalitet med det rigtige sæt parametre til produktion. Dette fører til bedre kvalitet og lavere driftsomkostninger i din produktion.

Start din Machine Learning Rejse og optimer din virksomhed!

Bare rolig, vi gør det sammen med dig.

  • 1
    Campsite

    AI Camp

    Din Machine Learning rejse starter med at få en fornemmelse af Right Data i forhold til Big Data, Machine Learning og statistike koncepters. Gennem AI Camp lærer du, hvordan du bruger disse koncepter til at forbedre din virksomhed. Sammen vælger vi et potentielt pilotprojekt og foretager en parathedsvurdering for at sikre det er muligt at gennemfører i din virksomhed og på dine data.
    Vil du vide mere? Læs mere på vores AI Camp side.

  • 2
    Astronaut helmet

    Pilotprojekt

    En god måde at lære som organisation er at prøve. Et pilotprojekt giver dig muligheden for at se, hvad machine learning kan gøre i din virksomhed. Sammen analyserer vi data, undersøger mulige løsninger og skaber en skræddersyet prototype til din virksomhed. Vi udvikler løsningen i tæt samarbejde med dig, så vi sikrer, at den passer til jeres behov, ansatte og virksomhed. Afslutningen på et godt pilotprojekt er at teste modellen i produktionen for at se, at den virker. For at læse mere om nogle af vores pilotprojekter tjek vores kunde cases.

  • 3
    Stable production

    Pålidelig Produktion

    Et vellykket pilotprojekt vil naturligt føre til en implementering og integration af løsningen i din virksomhed. Det handler om at sætte prototypen i produktion. Du vil nu have en pålidelig, konsistent og effektiv produktion, hvor du kan bruge data til at træffe beslutninger. Du er i stand til at betjene løsningen, og vi overlader dig til at gøre, hvad du gør bedst.

Her er hvad vores kunder siger om os

“AI Campen gav indblik i hvad Machine Learning er og hvor det kan bruges i vores virksomhed. Vi fik den baggrundsviden der skulle til, for at vi kunne komme i gang med et machine learning projekt i vores virksomhed.”

Jens Rishøj Skov

Affaldvarme Aarhus

Kontakt os i dag for at starte på din rejse!

+45 71 99 31 03
hi@neurospace.io

Møllevangs Allé 142, 8200 Aarhus N, Denmark

Vi vil gerne tale om dit næste projekt over en kop kaffe. Det er, og vil altid være, gratis!