Maintenance préventive conditionnelle réussie : moneo chez Nissha
Nissha Metallizing Solutions utilise la maintenance préventive conditionnelle pour améliorer considérablement l’efficacité de sa production. En combinant la technologie de capteurs intelligents d’ifm avec les analyses basées sur l’IA de moneo, l’entreprise bénéficie d’une vue d’ensemble continue de l’état de ses machines et minimise les temps d’arrêt imprévus.
Sur son site italien, la surveillance en temps réel des vibrations, de la température, de la pression et de l’humidité fournit les données nécessaires à la détection précoce des anomalies. Cette approche prédictive permet à l’équipe de maintenance d’identifier les schémas d’usure, de résoudre les problèmes avant qu’ils ne provoquent des pannes et de garantir le fonctionnement fiable des installations critiques.
Ce que vous apprendrez dans cette vidéo :
- Comment la maintenance préventive conditionnelle augmente le temps de fonctionnement et la stabilité opérationnelle
- Comment les capteurs ifm fournissent des données d’état précises en temps réel
- Comment l’IA de moneo détecte les anomalies avant qu’elles n’entraînent des pannes
- Comment les informations basées sur les données permettent une planification proactive de la maintenance
