包装消费品预测性维修(CPG)

CPG工厂的操作和关键设备往往会随着时间的推移而恶化. 然而,大多数行业仍然依赖于预防性维护来避免关键故障. 预防性维护本质上是一种浪费时间的方法,它会浪费宝贵的生产和人员时间,对不需要注意的资产进行检查, 但仍然无法捕捉到意外或异常故障,导致昂贵的停机时间.

SparkCognition提供了一种更先进的cpg维护方法. 预测分析软件解决方案——使用人工智能和机器学习——帮助工厂经理停止在实际上不需要维护的资产上花费时间和浪费资源, 更多地关注于在资产破产发生之前预测和预防.

通过切换到基于人工智能的预测性维护方法, CPG电厂运营商可以充分利用已有的传感器资产生成的大量数据, 并主动减少CPG电厂规模内的设备故障.

它传递了期待意外的力量.

麦肯锡 & 公司研究表明,预测性维护可以将机器停机时间减少30-50%,并将资产寿命延长20-40%.

提高操作效率

SparkCognition为CPG提供的预测性维护解决方案优化了大规模生产效率, 可从各种操作条件中不断学习. 与run-over-run比较, plant-over-plant比较, 以及在非常细粒度的层面上持续的KPI洞察, SparkCognition的解决方案已被用于降低运营成本并提高2-5%的效率.

减少资产停机时间

预测植物成分的异常行为是采取行动防止意外故障的前兆. 通过提取事实, 数据, 实体, 以及来自资产维护历史的上下文数据, 十大最好的网赌平台的解决方案帮助CPG操作员确定表明潜在故障的因果模式, 即使是在缺少传感器的所谓黑暗子系统中.

增加前置时间以减少故障

SparkCognition的预测分析软件可以在数天或数周之前就向工厂经理发出次优运营和即将发生资产故障的警报, 假阳性最少. 利用自然语言处理技术的优势, 十大最好的网赌平台的解决方案还优化了建议的捕获和应用,以加快维护过程.

优化资源的使用

主动维护设备,但只在需要的时候和地方. 预先设定的维护计划和/或等待观察故障都是非常昂贵的工人资源和生产时间损失. 通过利用预测洞察力和根本原因分析, 工厂操作人员可以显著减少计划外设备停机时间,以避免可能的工厂关闭和节省宝贵的资源.

SparkCognition的解决方案降低了运营成本,提高了2-5%的效率.

机器学习是CPG维修的未来. 麦肯锡 & 该公司预计,人工智能在该领域的应用每年可能会创造2000亿至5000亿美元的额外价值, 通过优化供应管理和管理流程.

SparkCognition的预测性维护解决方案使用机器学习算法来吸收大量的历史数据以及来自学科专家的知识, 为整个工厂或工厂车队的正常运作建立一个模型概要. 正常行为模型可以实时分析资产传感器数据, 并标记任何偏离这个既定标准的值. 该解决方案提供可预测的可见性, 资源优化, 以及异常管理以获得可操作的见解.

大多数CPG行动已经被高度敏感和监控. 但大多数人并没有充分利用这些数据的真正潜力.

用传统的预测模型, 一个变量的变化, 例如更换的部件, 需要重新工作整个模型. 人工智能和机器学习缓解了——甚至可以消除——许多与预测性维护相关的困难.

现在需要一种新的维护模式. 通过采用人工智能和机器学习驱动的预测性维护方法,领先的CPG公司将获得丰富的利益.

十大最好的网赌平台了解为什么机器学习是CPG维修的未来.

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