IT9 Predictive Maintenance
Analizuje w czasie rzeczywistym dane z maszyn, robotów i czujników produkcyjnych, aby przewidywać awarie, zdarzenia serwisowe oraz ryzyko nieplanowanych przestojów w fabryce, wspierając funkcję utrzymania ruchu.
Umów się na demo
IT9 Predictive Maintenance
W czym może Ci pomóc?
Nieplanowane przestoje produkcji, awarie robotów, opóźnione reakcje serwisowe i brak wczesnych sygnałów ostrzegawczych generują bardzo wysokie koszty. W fabrykach o wysokim stopniu automatyzacji, np. w branży automotive, pojedyncza awaria robota, linii technologicznej lub urządzenia pomocniczego może zatrzymać cały fragment procesu produkcyjnego.
IT9 Predictive Maintenance analizuje dane z maszyn, robotów i czujników środowiskowych w czasie rzeczywistym, wykrywa wzorce poprzedzające awarie, identyfikuje anomalie i wspiera zespoły utrzymania ruchu, zanim dojdzie do przestoju. System może uczyć się na danych historycznych z oznaczonymi awariami albo analizować dane bez wcześniejszego tagowania, aby samodzielnie rozpoznawać odchylenia od normalnej pracy urządzeń.
Rozwiązanie działa lokalnie, bez płatnych modeli chmurowych, dzięki czemu może być wdrażane w środowiskach wymagających kontroli nad danymi, stabilności kosztów oraz pracy w infrastrukturze klienta.
Kluczowe funkcje
Jak działa
System pobiera dane w czasie rzeczywistym z robotów, maszyn, sterowników, czujników i systemów produkcyjnych.
Modele ML analizują bieżące parametry pracy i porównują je z danymi historycznymi oraz znanymi scenariuszami awarii.
Aplikacja wykrywa anomalie, szacuje prawdopodobieństwo awarii i pokazuje alerty zespołowi utrzymania ruchu.
Użytkownik dostaje informację, które urządzenie wymaga uwagi, jaki jest priorytet i jakie działanie serwisowe rozważyć.
Integracje i środowiska
Sprawdzone w praktyce
Rozwiązanie powstało w wyniku partnerstwa publiczno-prywatnego i zostało wdrożone w jednej z fabryk samochodów w Polsce. Aktywnie wspiera funkcję utrzymania ruchu, analizując dane z robotów i czujników produkcyjnych w czasie rzeczywistym oraz pomagając ograniczać liczbę nieplanowanych przestojów, incydentów serwisowych i awarii.