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Automated Predicitive Analytics For Steel/Metals Industry

 Automated Predicitive Analytics For Steel/Metals Industry - IoT ONE Case Study
技术
  • 分析与建模 - 预测分析
  • 应用基础设施与中间件 - 数据交换与集成
  • 自动化与控制 - 可编程逻辑控制器 (PLC)
  • 功能应用 - 企业资产管理系统 (EAM)
  • 传感器 - 压力传感器
适用行业
  • 金属
适用功能
  • 维护
用例
  • 预测性维护
挑战

要监控的资产:生产钢筋的压线机

客户面临以下挑战

  • 取决于机器的正常运行时间。
  • 压实机内的压力缸无法控制压缩和速度,从而导致捆绑线圈出现问题。
  • 生产最后阶段出现设备故障导致整线停工,能说是瓶颈吗?
  • 未配备传感器以产生数据的关键资产。

客户
未公开
关于客户
一家钢铁制造厂生产建筑级钢筋。每天 24 小时,每周 7 天,废金属被转化为钢铁。该工厂每年生产 11 亿磅用于混凝土的钢筋。足以环绕全球的钢筋
解决方案

结果

  • SORBA-SDC(智能数据收集器)连接到西门子 PLC,收集数月的时间序列数据以分析设备的行为。
  • 消除了关键工厂资产的计划外停机时间。
  • 提高资产利用率,从而优化或降低资本支出/运营支出成本。
  • 最小化成本,但不让 IT 人员参与连接到企业网络。
  • SORBA 不需要打开任何防火墙端口。
  • 提前 20 天检测到异常情况。将所有潜在问题与工单事件相关联。
  • 在一个应用程序中,仅在一个站点就实现了每年超过 100,000 美元的运营节省。
收集的数据
Downtime, Equipment Status, Fault Detection, Machine Performance, Process Procedure
运营影响
  • [Cost Reduction - IT]
    Minimized cost but not engaging IT personnel to connect into the enterprise network.
  • [Data Management - Data Collection]
    SORBA-SDC (Smart Data Collector) connected to a Siemens PLC, collecting months of time series data to analyze behavior of equipment.
数量效益
  • Achieved an operational savings, in one application, of over $100,000 annually at just one site.

  • Detected anomalies with lead times up to 20 days. Correlated all potential issues with work order events.

  • Eliminated unplanned downtime for critical plant assets thus Improving asset utilization rates while also optimizing/reducing CapEx/OpEx costs.

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