Москва
Санкт-Петербург

Предиктивное обслуживание

Datanomics Predictive Maintenance

Решение внедряют

Производственные компании
Энергетические компании

Предиктивное обслуживание - это:

Оптимизация работ по техническому обслуживанию
До 20% отгруженной продукции возвращается назад по закупочной стоимости.
Повторное использование продуктов невозможно, возникают дополнительные расходы на утилизацию

Как сократить возвраты
Сокращение времени простоев оборудования
Прогнозирование объемов спроса снижает расходы на хранение продукции, исключает затоваривание склада
Повышение безопасности производства
Автозаказ позволяет удовлетворять потребность в товаре с минимальным привлечением обслуживающего персонала. Это сокращает издержки и сводит к минимуму риск ошибок из-за человеческого фактора
Увеличение объёмов производства
Производители осознают необходимость расширения ассортимента, но не имеют возможности расширить производственные мощности. Зачастую прогнозирование спроса позволяет выявить ресурсы для производства новых продуктов без расширения производственных мощностей
Повышение прозрачности данных
Прогнозирование спроса позволяет спланировать производство оптимальным образом
Сокращение расходов на ремонт оборудования
Прогнозирование спроса позволяет спланировать график работы персонала наилучшим образом

Datanomics Predictive Maintenance

работает по следующей схеме

Типы решений

Анализ имеющихся данных

Обработка имеющихся данных
Построение алгоритма, позволяющего предсказывать поломку оборудования
Создание отчётов и системы предупреждений ответственному персоналу

Решение "под ключ"

Установка датчиков на оборудование
Визуализация и анализ данных
Создание отчётов и системы предупреждений ответственному персоналу

Дополнительные возможности для предприятий

Сокращение сроков подготовки производства
Сокращение производственного цикла выпуска продукции
Повышение энергоэффективности и уменьшение эксплуатационных расходов

Расскажите нам о своих задачах

Заполняя форму, Вы соглашаетесь с правилами обработки персональных данных.