Blog: Des solutions d’analyse de données pour améliorer l’indicateur de l’OEE
Des solutions d’analyse de données pour améliorer l’indicateur de l’OEE
L’efficacité globale des équipements (OEE) est l’indicateur le plus important pour les entreprises industrielles. De nombreuses entreprises s’appuient sur des solutions d’analyse de données pour l’optimiser. Dans ce blog, nous montrons comment une amélioration du chiffre clé de l’OEE est possible avec un Rétrofit numérique.
L’optimisation de l’efficacité est l’une des plus grandes priorités de nombreuses entreprises. L’efficacité globale de l’équipement (OEE) mesure le fonctionnement efficace des machines et des systèmes. Composé de la disponibilité, de la qualité et du rendement maximum, il détermine l’efficacité globale des installations et des machines.
À l’aide de solutions d’analyse de données, les données générées par les machines et les systèmes peuvent être enregistrées et évaluées par des algorithmes d’apprentissage machine. Cela donne aux entreprises une vue d’ensemble de l’état des installations et des machines et leur permet de prévoir d’éventuels dysfonctionnements ou travaux de maintenance.
Dans la deuxième partie, vous apprendrez à connaître d’autres solutions d’analyse de données qui contribuent à améliorer le chiffre clé de l’OEE. Grâce à un retrofit numérique des machines et des systèmes, ces solutions peuvent également être utilisées dans des systèmes existants :
Les applications de qualité prédictive utilisent les données collectées pour prédire les dysfonctionnements des machines et des systèmes qui pourraient avoir un impact négatif sur la qualité des produits. En intervenant rapidement et en modifiant les paramètres de processus ou les réglages de la machine, les entreprises industrielles peuvent éviter des rejets et réduire les coûts supplémentaires.
Les applications de performance prédictive s’appuient sur les anomalies détectées de maintenance prédictive et de qualité prédictive. Les données sont utilisées pour optimiser et entraîner en permanence les algorithmes d’apprentissage automatique. Cela permet une amélioration continue des performances.
Les systèmes existants posent un défi particulier dans la réalisation et la mise en œuvre de telles solutions d’analyse de données. Avec l’aide d’un rétrofit numérique, les machines, dont certaines ont 20 ou même 30 ans, peuvent être mises à niveau avec des capteurs et des interfaces de données. En plus de la technologie conventionnelle de mesure des vibrations, de la température et du courant, des capteurs optiques et acoustiques peuvent également être installés. Les entreprises industrielles peuvent s’appuyer sur des cadres techniques éprouvés pour mettre en œuvre des solutions d’analyse de données telles que la maintenance prédictive, la qualité prédictive et la performance prédictive afin d’améliorer l’efficacité globale des équipements.
Avons-nous suscité votre intérêt ?
Nous serions heureux de vous conseiller et de vous montrer différentes façons d’améliorer l’efficacité globale de votre équipement avec une mise à niveau de vos machines.
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