Kihívások
Az ipari karbantartás legnagyobb veszteségforrásai.
A hagyományos karbantartási stratégiák – legyen szó reaktív vagy merev időalapú megközelítésről – nem képesek lépést tartani a modern ipari követelményekkel.
Váratlan gépleállások
Az ipari berendezések előjelzés nélküli meghibásodása azonnali termeléskiesést okoz. Egy kritikus munkagép leállása az egész gyártási lánc működését megbéníthatja, miközben a sürgősségi javítás költsége akár ötszöröse a tervezett beavatkozásnak.
Túl korai vagy túl késői beavatkozás
Az időalapú megelőző karbantartás nem veszi figyelembe a gép valós állapotát. Így felesleges alkatrészcserékre költünk, miközben a valódi problémákat nem mindig sikerül időben felismerni – a meghibásodás mégis bekövetkezik.
Átláthatatlan géppark-állapot
Karbantartási naplók, Excel-táblázatok és fejben tartott tudás – a szétszórt adatok lehetetlenné teszik a megalapozott döntéshozatalt. A karbantartásvezető nem lát rá az egész géppark valós állapotára és kockázataira.
Saját AI modell
Prediktív modellünk megtanulja a gépei viselkedését.
A Safetypro nem egy általános karbantartási szoftver. Saját fejlesztésű prediktív modellünk kifejezetten ipari berendezések karbantartására készült. A rendszer minden egyes gépről egyedi profilt épít: tanulja a működési mintázatokat, felismeri a romlási jeleket és előre jelzi a meghibásodásokat – még mielőtt azok bekövetkeznének.
Saját fejlesztésű motor
Nem egy általános AI megoldás – a Safetypro prediktív modellje kifejezetten ipari berendezések karbantartására lett kifejlesztve és optimalizálva.
Mintázatfelismerés
Az algoritmus a berendezés teljes élettörténetéből tanul: karbantartási előzmények, hibajegyek, szenzor adatok és üzemi körülmények alapján azonosítja a meghibásodási mintázatokat.
Korai figyelmeztetés
A modell hetekkel a tényleges meghibásodás előtt jelez, megadva a beavatkozás szükségességét, sürgősségét és a javasolt műveletet.
Önfejlesztő pontosság
Minden lezárt munkalap visszacsatolásként szolgál. A modell 3-6 hónap alatt eléri az optimális pontosságot, és az idő előrehaladtával folyamatosan javul.
Funkciók
Minden, ami az ipari karbantartás digitalizálásához kell.
A Safetypro átfogó eszközkészletet biztosít az ipari berendezések prediktív karbantartásához: az állapotfigyeléstől a meghibásodás-előrejelzésen át a teljesítményelemzésig.
Saját prediktív modell
A Safetypro saját fejlesztésű AI modellje elemzi a berendezések működési adatait és karbantartási előzményeit. A modell felismeri a meghibásodási mintázatokat és hetekkel előre jelzi, melyik gép igényel beavatkozást – mielőtt a hiba bekövetkezne.
Gépi állapotfigyelés
Valós idejű monitoring a berendezések kritikus paramétereire: hőmérséklet, rezgés, nyomás, energiafogyasztás. A rendszer azonnal jelzi a normálistól eltérő értékeket és anomáliákat, lehetővé téve a korai beavatkozást.
Állapotalapú karbantartás
A gépek valós állapota alapján ütemezi a beavatkozásokat, nem pedig merev időközök szerint. A prediktív modell kiszámolja az optimális karbantartási időpontot, minimalizálva mind a leállási időt, mind a felesleges beavatkozásokat.
Teljes géppark-kezelés
Rögzítse és kövesse nyomon az összes ipari berendezést egyetlen platformon: CNC gépek, présgépek, kompresszorok, szivattyúk, szállítószalagok és egyedi gyártósorok. Műszaki adatok, dokumentumok és karbantartási protokollok egy helyen.
Meghibásodás-előrejelzés
A rendszer a múltbeli adatok és a valós idejű paraméterek alapján kiszámolja a meghibásodás valószínűségét minden egyes berendezésre. Prioritási listát állít fel, így a karbantartási csapat mindig a legkritikusabb géppel foglalkozik először.
Ipari KPI riportok
MTBF, MTTR, OEE, rendelkezésre állás és karbantartási költségek gépcsoportonként. A részletes kimutatások bizonyítják a prediktív stratégia megtérülését és megalapozzák a beruházási döntéseket.
Hogyan működik
A prediktív karbantartás négy lépésben.
A Safetypro zárt visszacsatolási hurkot épít: minden adat és tapasztalat visszacsatornázódik a prediktív modellbe, amely egyre pontosabbá válik.
Adatgyűjtés
A rendszer folyamatosan gyűjti a gépek működési adatait: szenzor értékek, karbantartási előzmények, hibajegyek és üzemi paraméterek. IoT szenzorok vagy manuális rögzítés egyaránt támogatott.
Prediktív elemzés
A Safetypro saját AI modellje feldolgozza az adatokat, felismeri a romlási trendeket és kiszámolja a meghibásodás valószínűségét. A modell folyamatosan tanul, egyre pontosabb előrejelzéseket biztosítva.
Tervezett beavatkozás
A rendszer automatikusan generálja a munkalapot, kijelöli a technikusokat és a termelési ütemtervhez illeszti a karbantartást. A technikus mobilon megkapja az utasítást, alkatrészlistát és dokumentációt.
Folyamatos tanulás
Minden elvégzett beavatkozás visszacsatolásra kerül a prediktív modellbe. Az AI tanul a tapasztalatokból: egyre pontosabban jelzi előre a meghibásodásokat és egyre jobban optimalizálja a karbantartási ütemtervet.
Eredmények
Ipari eredmények, amelyek önmagukért beszélnek.
A prediktív karbantartásra váltó ipari ügyfeleink tapasztalatai alapján a Safetypro bevezetése azonnali és mérhető javulást hoz a berendezések megbízhatóságában és az üzemeltetési költségekben.
60%
Kevesebb nem tervezett leállás
40%
Alacsonyabb karbantartási költség
3-5x
Gyorsabb hibafelismerés
GYIK
Gyakran ismételt kérdések.
A hagyományos karbantartási szoftverek időalapú ütemezéssel dolgoznak: fix időközönként (pl. havonta, negyedévente) generálnak feladatokat, függetlenül a gép valós állapotától. A Safetypro prediktív modellje ezzel szemben a berendezés tényleges működési adataiból – karbantartási előzmények, szenzor értékek, hibaminták – tanul, és a gép valós állapota alapján jelzi előre a beavatkozás szükségességét. Ez kiküszöböli mind a felesleges, mind az elkésett karbantartást.
A modell a berendezések karbantartási előzményeiből és működési adataiból tanul. Alapszinten elegendő a hibajegyek és elvégzett karbantartások története – ez már manuális adatrögzítéssel is elérhető. IoT szenzorok (hőmérséklet, rezgés, nyomás, energiafogyasztás) integrálásával a pontosság jelentősen nő. A rendszer már 3-6 hónapnyi historikus adattal megbízható előrejelzéseket produkál.
A Safetypro prediktív modellje átlagosan 85-92%-os pontossággal jelzi előre a meghibásodásokat, a berendezés típusától és a rendelkezésre álló adatmennyiségtől függően. A modell folyamatosan tanul az új adatokból, így a pontosság az idő előrehaladtával javul. A hamis riasztások aránya jellemzően 5% alatt marad, amit az iparban kiemelkedő eredménynek tartanak.
Nem feltétlenül. A prediktív modell képes tanulni a manuálisan rögzített karbantartási adatokból is – hibajegyek, elvégzett munkák, cserélt alkatrészek. Az IoT szenzorok hozzáadása természetesen növeli az előrejelzés pontosságát, de a Safetypro lépésről lépésre bevezethető: kezdje a manuális adatrögzítéssel, majd fokozatosan adjon hozzá szenzorokat a kritikus berendezésekhez.
Gyakorlatilag bármilyen ipari berendezéshez: CNC gépek, présgépek, kompresszorok, szivattyúk, generátorok, hűtőrendszerek, szállítószalagok, csomagológépek, hegesztőrobotok és egyedi gyártósorok. A rugalmas konfigurációnak köszönhetően a rendszer bármilyen karbantartási protokollt és műszaki paramétert kezelni tud.
A Safetypro prediktív modellje nem csak azt jelzi, hogy mikor szükséges beavatkozás, hanem egy időablakot ad: például „a következő 2-4 héten belül szükséges". Így a karbantartásvezető a termelési ütemtervhez igazíthatja a beavatkozást – műszakváltáskor, hétvégén vagy tervezett leálláskor. A rendszer automatikusan generálja a munkalapot a kiválasztott időpontra.
Az alapkonfiguráció (eszközök felvitele, munkafolyamatok beállítása) 1-2 hét. A prediktív modell azonnal elkezdi az adatgyűjtést és tanulást. Az első használható előrejelzések 4-8 héten belül megjelennek, az optimális modell-pontosság pedig 3-6 hónap után érhető el. Szakértő csapatunk végig támogatja a bevezetést és finomhangolást.