Artesis présente une solution avancée de maintenance prédictive (PdM) conçue pour l’industrie automobile. Notre système, Artesis e-MCM, est conçu pour être simple, nécessitant un minimum d’efforts d’installation et offrant de faibles coûts de démarrage. Ne nécessitant pas l’installation de capteurs sur l’équipement et pouvant fonctionner dans des zones non EX, Artesis e-MCM est une solution idéale pour les équipements automobiles inaccessibles. Principaux avantages

Principaux avantages:

Système d’alerte précoce : Détecter les défaillances potentielles des convoyeurs aériens, des tours de refroidissement et des systèmes critiques avant qu’elles ne perturbent les opérations.
Simple et rentable : Notre système est conçu pour être facile à utiliser, en évitant les complexités des systèmes de surveillance traditionnels.
Intégration à l’IIoT : Adoptez la puissance de l’Internet industriel des objets (IIoT) pour améliorer l’optimisation des processus et l’efficacité opérationnelle par le biais de la transformation numérique.
Excellence opérationnelle : Intégrer les principes de la maintenance productive totale (TPM) pour une gestion complète des équipements.
Excellence opérationnelle : Intégrer les principes de la maintenance productive totale (TPM) pour une gestion complète des équipements.

Avantages de la maintenance productive totale (TPM) :

Amélioration de l’efficacité de l’équipement : L’intégration de la TPM d’Artesis assure une performance optimale, minimisant les temps d’arrêt et maximisant l’efficacité de l’équipement.
Stratégies de maintenance proactive : Adoptez des mesures de maintenance proactives, réduisant la probabilité de pannes d’équipement et améliorant l’efficacité globale de l’équipement (OEE).
Amélioration de la fiabilité des équipements : Augmenter la fiabilité des équipements de fabrication automobile grâce à des informations prédictives, en minimisant les temps d’arrêt non planifiés.

Domaines d’application dans l’industrie automobile

Efficacité des chaînes de montage : Prévoir et prévenir les défaillances potentielles des systèmes de convoyage, afin d’optimiser les opérations de la chaîne de montage.
Performance des moteurs à engrenages : Surveillez les paramètres d’équilibre de tension et de courant pour améliorer la durée de vie des équipements critiques des moteurs à engrenages.
Département châssis et garnitures : Assurer le fonctionnement continu et fiable des équipements essentiels dans les départements critiques.
Détection des défauts des éléments de transmission : Identifier et traiter les défauts des éléments de transmission, afin d’assurer une transmission fluide et efficace de l’énergie.
Performance des pompes : Surveiller les performances des pompes pour une efficacité optimale et une détection précoce des problèmes mécaniques et électriques.
Optimisation des tours de refroidissement : Prévoir et prévenir les défaillances des tours de refroidissement, afin d’assurer un contrôle optimal de la température dans les processus de fabrication.
Fiabilité des systèmes CVC : Assurer le fonctionnement ininterrompu des systèmes de chauffage, de ventilation et de climatisation (CVC).
Étude de cas : Département habillage et châssis – Réussite de la mise en œuvre Découvrez la réussite de notre mise en œuvre dans le département habillage et châssis d’une grande usine de construction automobile. Découvrez les résultats, notamment les paramètres d’équilibre de tension et de courant, les courbes de densité spectrale de puissance (DSP) et les rapports sur l’état de l’équipement. Vérification et validation Voyez comment notre système s’aligne sur les systèmes de surveillance existants dans l’usine, fournissant une validation solide de notre approche d’alerte précoce. Choisissez Artesis pour une maintenance prédictive prête pour le futur ! Visitez-nous aujourd’hui et découvrez l’avenir de la fiabilité de la fabrication automobile avec Artesis. Nos solutions donnent la priorité à l’efficacité, à la fiabilité et à la durabilité, permettant à vos opérations de relever les défis à venir.

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      Case Study: Hamestring - Identifying Root Cause