Voorspellend Onderhoudssysteem voor Europese Productiebedrijf
Een productiebedrijf leed jaarlijks €1,2M verlies door ongeplande uitvaltijd van apparatuur. Aangepaste machine learning-modellen getraind op 2 jaar sensorgegevens (temperatuur, vibratie, druk, akoestisch) voorspellen apparatuurstoringen 48-72 uur van tevoren. Het systeem integreert met hun onderhoudsplanningssoftware en stuurt waarschuwingen naar technici. Modellen worden continu opnieuw getraind met nieuwe gegevens.
- Uitvalvermindering
- 65%
- Kostenbesparingen
- €780K/jaar
- Voorspellingsnauwkeurigheid
- 92%
- Onderhoudsefficiëntie
- 40%