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Use Cases Industrie 4.0 in der Praxis
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Technologies de maintenance prédictive pour une meilleure qualité de service

Pour Hamilton SA, le défi consistait à augmenter la disponibilité, la performance et la durée de vie de ses systèmes haute performance tout en améliorant le service à ses clients. Une communication optimisée entre l’homme et la machine a permis de résoudre le conflit entre « réduction des coûts » et « amélioration du service ».

Company

Hamilton Bonaduz AG

Partenaire d’application

SITUATION INITIALE

L’ambition de Hamilton SA était de permettre aux techniciens de service d’intervenir de manière proactive sur les systèmes qui leurs sont attribués et de fournir aux clients finaux toutes les informations pertinentes pour améliorer la planification des interventions sur leurs machines.

MISE EN ŒUVRE

L’accent a été mis sur les domaines principaux de la transmission, de l’analyse syntaxique et de l’analyse des données log. La sécurité des données était la priorité absolue, raison pour laquelle on a veillé à une séparation claire des systèmes informatiques. Les informations obtenues sont analysées par un système expert avec des règles modulables. Si un modèle critique est détecté, le système déclenche une « alarme » et le technicien de service compétent est informé par e-mail. Les étapes suivantes sont planifiées en accord avec le client.

BÉNÉFICE

Pour le client final

  • Sécurité de planification grâce à une analyse constante du système
  • Sécurité contre les pannes grâce à des interventions de service proactives
  • Augmentation de l’efficacité grâce à la réduction des temps d’arrêt
  • Avantages en termes de coûts grâce à la solution de service proactive

Pour l’entreprise

  • Soulagement des techniciens de service et augmentation de leur efficacité grâce à des interventions de service planifiables
  • Avantage en termes d’innovation grâce à la surveillance constante des systèmes et aux retours d’information correspondants
  • Meilleure fidélisation des clients grâce à des rapports réguliers sur les clients
Condition Monitoring System

Tags

Predictive MaintenanceCondition monitoringDatenanalyse

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