Nghiên cứu điển hình: Profet dang ky w88, nền tảng dang ky w88 cho ngành sản xuất
Ngành công nghiệp sản xuất Monozukuri DX × Carbon Neutral

Nghiên cứu điển hình 1: Tối ưu hóa các thông số ép phun

Thử thách　－Bài tập－

• Các nhà sản xuất phụ tùng ô tô có yêu cầu nghiêm ngặt về kích thước và chất lượng hình thức, dẫn đến đơn giá cao
• Khuôn ép phun có nhiều thông số, gây khó khăn cho việc vừa rút ngắn chu trình ép phun vừa duy trì yêu cầu chất lượng sản phẩm
• Ngay cả khi tốn nhiều thời gian thử nghiệm và mất vài tháng thì cũng không thể mang lại kết quả tối ưu

Giải pháp　－Giải pháp－

Kết quả　－Kết quả－

• Profet dang ky w88 thiết lập các mô hình dang ky w88 từ dữ liệu trong quá khứ và thực hiện dự đoán cũng như mô phỏng
  Bạn có thể tận dụng tổ hợp tham số tối ưu do dang ky w88 đề xuất
• Hiệu quả sản xuất có thể được cải thiện bằng cách loại bỏ phương pháp thử nghiệm dựa vào kinh nghiệm và lặp lại số lượng lớn thử nghiệm và sai sót, đồng thời bằng cách triển khai phân tích khách quan dựa trên dữ liệu và truyền lại kinh nghiệm

Kết quả tổng thể: giảm 10% chu kỳ ép phun, giảm 40% chi phí vật liệu thử nghiệm phát triển

Ví dụ giới thiệu 2: Dự đoán mức tiêu thụ điện năng

Thử thách　－Bài tập－

• Tôi muốn dự đoán chính xác mức tiêu thụ điện để giảm lượng khí thải carbon dioxide và đạt được mức độ trung hòa carbon
• Các phương pháp trước đây chỉ xem xét mức sử dụng điện trong quá khứ nên khó đưa ra dự đoán có tính đến các điều kiện môi trường và vận hành khác nhau cũng như khám phá các yếu tố tiêu thụ chính
• Nếu dự báo mức sử dụng điện không chính xác thì khó dự đoán công suất điện theo hợp đồng, vận hành tập trung trong thời gian cao điểm, dư thừa điện trong thời gian thấp điểm và thực hiện các biện pháp tiết kiệm năng lượng

Giải pháp　－Giải pháp－

Kết quả　－Kết quả－

• Profet dang ky w88 dự đoán hiệu quả những thay đổi về mức tiêu thụ điện năng trong tương lai, giúp việc lập kế hoạch sản xuất sản phẩm trở nên dễ dàng hơn (độ chính xác được cải thiện)
• Kế hoạch sản xuất có thể hợp lý hơn và kế hoạch sản xuất có thể phù hợp với nhu cầu thị trường (nâng cao hiệu quả sản xuất)

Kết quả tổng thể: giảm 8% điện năng hợp đồng, giảm 3% điện năng tiêu thụ

Ví dụ giới thiệu 3: Dự đoán bảo trì thiết bị (PHM)/phân loại sự bất thường của rôto

Thử thách　－Bài tập－

• Động cơ rotor có từ 10 đến 20 nguyên nhân gây hỏng hóc khác nhau nên việc phân tích nguyên nhân rất khó khăn
• Việc xác định những bất thường dựa trên kinh nghiệm của một số ít nhân viên có kinh nghiệm là rủi ro và khó tái diễn
• Lượng dữ liệu rung động rất lớn và phức tạp, gây khó khăn cho việc xây dựng mô hình dang ky w88
• Xây dựng mô hình dang ky w88 đòi hỏi các nhà phân tích chuyên môn và dịch vụ thuê ngoài nên việc triển khai trở nên khó khăn

Giải pháp　－Giải pháp－

Kết quả　－Kết quả－

• PHM (Tiên lượng và quản lý tình trạng: phân tích dữ liệu thiết bị và bảo trì dự đoán bằng công nghệ tiên tiến) có thể phân loại các bất thường của rôto
• Nhân viên tại chỗ sẽ có thể thiết lập một mô hình có thể phân loại các điểm bất thường trong thời gian ngắn
• Bằng cách sử dụng mô hình, các kỹ sư có thể phân tích sâu hơn nguyên nhân của nhiều điểm bất thường, đồng thời nhanh chóng nâng cấp nhân sự mới (Nâng cao năng suất của nhân viên thiết bị)

Kết quả tổng thể: Giảm 13% tổn thất do thời gian ngừng hoạt động, giảm 5% chi phí bảo trì

Nếu bạn muốn biết thông tin chi tiết về dịch vụ DX sản xuất của chúng tôi, vui lòng đăng ký tại đây