산업용 기계 디지털 스레드
기계 분석
산업용 기계의 서비스 라이프사이클 분석을 통해 서비스를 개선하고 고객 만족도를 높이며 새로운 수익원을 창출하십시오. 기계 분석 및 소프트웨어 솔루션을 사용하여 서비스 라이프사이클 관리, 예측 및 예방적 유지보수 계획, 서비스화를 구현합니다.
서비스 라이프사이클 관리로 장비 가동 시간 극대화
이제 산업용 기계 회사는 고객 지원 방식을 혁신해야 합니다. Siemens의 서비스 라이프사이클 분석 솔루션은 IIoT 데이터 및 기계 분석을 활용하여 다운타임을 최소화하고 기계 성능을 개선하며 수익성을 높입니다.
서비스화를 통해 성장 잠재력 발휘
오늘날의 산업용 기계 회사는 서비스 라이프사이클 분석을 통해 새로운 수익원을 찾고 있습니다. 기계 제조업체는 IIoT 솔루션 및 자산 관리 소프트웨어를 통해 비용을 절감하고 기계 생산성을 향상하며 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
비용 절감
간소하고 신뢰할 수 있는 산업용 IoT 연결 솔루션으로 지속성을 개선하고 현장 서비스 운영을 간소화합니다. (Newater Idea)
다운타임 감소
성능 데이터를 수집하고 분석하는 원격 기계 모니터링을 통해 예측 유지보수를 지원하고 생산성을 극대화합니다. (Calvatis)
기계 연결성
산업용 IoT 솔루션을 통해 연식이나 유형에 관계없이 모든 기계를 연결, 제어, 모니터링하여 프로세스 효율을 높입니다. (Bror Tonsjö AB)
Siemens의 솔루션을 사용하는 기계 제조업체는 다음과 같은 이점을 누릴 수 있습니다.
생산성 향상
데이터 수집, 분석 및 보고를 자동화하여 자산 성능을 최적화하고 경쟁력을 높입니다. (Heimon Kala)
운영 비용 절감
CNC 기계 생산성을 높이고 전환 시간과 예기치 않은 다운타임이 줄어 신속하게 비용을 절감합니다. (Siemens Low Voltage Motor 공장)
유지보수에 소요되는 시간 단축
CAD 모델과 BOM 데이터에서 직접 정보를 얻는 자동화 솔루션을 사용하여 빠르고 정확하게 매뉴얼을 작성합니다. (Siemens Mobility)
Yangzhou Kukai
Yangzhou Kukai, IoT 데이터를 활용하여 기계 제작 운영 및 생산 라인 최적화
Insights Hub를 통해 기계 다운타임을 줄이고 새로운 수익원 개발
회사:Yangzhou Kukai
업종:산업용 기계
위치:장쑤성 양저우, China
Siemens Software:Insights Hub (formerly known as MindSphere)
IoT 데이터에서 얻은 인사이트를 통해 새로운 자산을 신속하게 개발하고 재사용하여 업계에서 경쟁력을 유지할 수 있습니다.
리소스 라이브러리 살펴보기
IoT 장치, 클라우드 기반 데이터, 올바른 소프트웨어 솔루션을 활용하여 서비스를 향상하십시오. 기계 제조업체는 예측 및 예방적 유지보수, 예비 부품 서비스 및 업그레이드를 통해 새로운 수익원을 창출할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
기계 분석은 산업용 기계에서 생성된 데이터를 수집, 분석, 해석하는 프로세스입니다. 기계 제작사와 제조업체는 이 데이터를 사용하여 인사이트를 얻고 예측 및 예방적 유지보수, 운영 최적화, 서비스 개선 등을 위한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
제조 서비스화는 기업가 제조한 제품을 서비스로 판매하는 것을 말합니다. 서비스화 비즈니스 모델은 기계 제조업체의 수익 창출 기회를 확대하는 동시에 고객의 다운타임과 유지보수 비용을 줄일 수 있습니다.
EAM(엔터프라이즈 자산 관리) 소프트웨어는 자산의 전체 라이프사이클에 대한 가시성과 제어력을 높여주는 디지털 도구입니다. 서비스 라이프사이클 분석은 EAM 기능을 제공하여 기계 라이프사이클을 연장하고 수익성을 개선합니다.
엔터프라이즈 BOM 접근 방식은 모든 정보와 관계를 포함하는 통합 정보 리소스를 제공하여 엔지니어링, 제조, 서비스 등 여러 역할의 요구사항을 지원합니다.
서비스 라이프사이클 분석의 핵심 과제는 서비스 계획(서비스를 설계 모델에 통합), 서비스 제공(디지털 도구를 사용하여 현장에서 정확한 서비스 실행), 폐루프 서비스(데이터 사용하여 서비스 개선)입니다.