Automatisieren Sie Prognosemodelle, die eine proaktive Wartungsstrategie vorantreiben.
Beheben Sie Probleme, bevor Geräte ausfallen.
Verlängern Sie die Nutzungsdauer von Geräten, um die Maschinenverfügbarkeit zu verbessern und die Kundenzufriedenheit zu steigern.
Ihre teuersten Anlagen sind diejenigen, die Sie Geld kosten, weil sie ausfallen. Sie kosten Sie zusätzliche Betriebsausgaben, Umsatzeinbußen, Unterbrechungen der Lieferkette und – was am schlimmsten ist – die Kundenzufriedenheit. Sie können Ihre Maschinenanlagen warten und regelmäßig inspizieren und trotzdem von mechanischen Ausfällen überrascht werden. Je häufiger dies geschieht, desto wahrscheinlicher ist es, dass Wartungsbudgets überschritten werden, und desto höher ist das Risiko einer Unterbrechung der Lieferkette. Vorausschauende Wartungspläne verringern das Risiko größerer Ausfälle, indem kleine Probleme angegangen werden, bevor sie zu großen werden.
Predictive Maintenance hilft Ihnen dabei, Daten, Analysen und Serviceprotokolle miteinander zu verknüpfen. Es automatisiert den Prozess der Identifizierung von Ereignissen und Bedingungen, die bald zu Ausfallzeiten oder Reparaturen führen werden, und macht Sie darauf aufmerksam. Anhand von Mustern in den von Ihren Maschinen gemeldeten Daten können Sie Serviceeinsätze planen und Ersatzteile dann bestellen, wenn es für Sie am günstigsten ist, anstatt sich mit unvorhergesehenen Ausfällen auseinandersetzen zu müssen. Predictive Maintenance ist ein wichtiges Instrument, um die Beziehungen zu Kundinnen und Kunden zu verbessern und einen reibungslosen Ablauf der Lieferkette zu gewährleisten.
Alteryx bietet einen benutzerfreundlichen Drag & Drop-Arbeitsbereich („Canvas“) für die vorausschauende Wartung und die Analyse von Ausfallzeiten. Indem Sie Ihre Wartungs- und Arbeitskosten mit historischen Ergebnissen verknüpfen, können Sie die besten Ergebnisse von Techniker:innen erzielen, die maschinenbezogenen Produktionskosten niedrig halten und Ihre Betriebszeit und Ihren Kundenservice maximieren.
1 – Datenverbindung
Verbinden Sie Teile-, Wartungs- und Fehlerdaten.
2 – Vorbereitung und Zusammenführung
Bereinigen und formatieren Sie Daten automatisch für die Modellierung.
3 – Prädiktive Modellierung
Erstellen Sie Entscheidungsbaummodelle, um Teileausfälle vorherzusagen.