การรอให้เสียแล้วค่อยซ่อม คือความเสี่ยงต่อธุรกิจ ไม่ใช่แนวทางที่ยั่งยืน
เครื่องจักรหยุดกะทันหัน ต้นทุนเพิ่ม ความซับซ้อนสูงขึ้น — ความเสี่ยงต่อการผลิตก็ยิ่งมากขึ้น
ทำไมการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์คือการเปลี่ยนความเสี่ยงในธุรกิจ
ซ่อมเมื่อพัง ค่าใช้จ่ายสูง ความเสี่ยงก็สูง
บำรุงรักษาตามรอบ — ใช้ทรัพยากรเกินจำเป็น
ใช้ข้อมูลคาดการณ์ล่วงหน้า — ซ่อมได้ตรงจุด ลดความเสี่ยง เพิ่มประสิทธิภาพ
การบำรุงรักษาที่ไม่มีประสิทธิภาพ ส่งผลต่อต้นทุน ความเสี่ยง และประสิทธิภาพการผลิต
เครื่องจักรหยุดกะทันหัน
อาจสร้างต้นทุนสูงถึง 20% ของต้นทุนการผลิต และกระทบกำไรโดยตรง
เครื่องจักรทำงานไม่เต็มประสิทธิภาพ
การทำงานที่ขาดประสิทธิภาพ เพิ่มการใช้พลังงาน การปล่อยมลพิษ และความเสี่ยงด้านความยั่งยืน
ซ่อมบำรุงในเวลาที่ไม่เหมาะสม
ซ่อมเร็วเกินไปก็เพิ่มต้นทุน ซ่อมช้าเกินไปก็เสี่ยงต่อความเสียหายที่ป้องกันได้
ใช้ศักยภาพทีมวิศวกรได้ไม่เต็มที่
วิศวกรใช้เวลาถึง 21% ไปกับการเดินทางและตรวจหน้างาน แทนที่จะโฟกัสกับงานสำคัญที่สร้างผลลัพธ์ให้ธุรกิจ
ข้อจำกัดในการขยายผลการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ (PdM)
การทำ PoC ในขอบเขตที่เล็กเกินไปทำให้ประเมินความคุ้มค่า (ROI) ได้ยาก และขยายการใช้งานในองค์กรได้ช้า
Senseye Predictive Maintenance คืออะไร?
ระบบวิเคราะห์เครื่องจักรอัจฉริยะที่สร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจได้จริง
Senseye Predictive Maintenance คือโซลูชันอัจฉริยะสำหรับบริหารเครื่องจักร ที่ช่วยคาดการณ์ความเสียหาย จัดลำดับความสำคัญของงานบำรุงรักษา และชี้เป้าการดำเนินการที่สร้างผลลัพธ์ต่อธุรกิจได้สูงสุด ช่วยเพิ่มความพร้อมใช้งานของเครื่องจักร ลดความเสี่ยง และควบคุมต้นทุนได้อย่างมีประสิทธิภาพ
มุ่งเน้นผลลัพธ์ทางธุรกิจ พร้อมขยายการใช้งานได้ตั้งแต่ระดับเครื่องจักร โรงงาน ไปจนถึงหลายพื้นที่ทั่วองค์กร
Maintaining Uptime
Precise & Correct Maintenance
Reducing Risks and Operating Costs
Supporting Remote Work
Increasing Sustainability
Senseye เรียนรู้และแยกแยะการทำงานที่ปกติและผิดปกติได้อย่างไร
ตัวชี้วัดที่ Senseye ติดตามเพื่อวางแผนบำรุงรักษา
Senseye เปลี่ยนสัญญาณที่ซับซ้อนจากเครื่องจักรให้เป็นข้อมูลที่เข้าใจง่าย พร้อมจัดลำดับความสำคัญของงานบำรุงรักษา
เมื่อ AI ผสานกับความเชี่ยวชาญของคน การตัดสินใจก็แม่นยำยิ่งขึ้น
Senseye เรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากทั้งข้อมูลเครื่องจักรและประสบการณ์ของทีมซ่อมบำรุง ทำให้การคาดการณ์แม่นยำขึ้น และจัดลำดับความสำคัญได้ดีขึ้นในทุกการใช้งาน
Predictive Maintenance ครบวงจร ตั้งแต่ข้อมูลสู่การลงมือ
เชื่อมข้อมูลโรงงาน ระบบธุรกิจ และ AI บน Cloud เพื่อขับเคลื่อน Predictive Maintenance ในระดับองค์กร
เซนเซอร์ เครื่องจักร และข้อมูลการทำงานจากหน้างาน
รวบรวม ประมวลผลเบื้องต้น และส่งข้อมูลอย่างปลอดภัย
Senseye Predictive Maintenance เรียนรู้อัตโนมัติ วิเคราะห์ และจัดลำดับสิ่งที่ควรให้ความสำคัญ
เชื่อมต่อ CMMS / EAM เพื่อรองรับ Work Order, Notification และเหตุการณ์ด้านการบำรุงรักษา
Senseye เชื่อมต่อกับระบบโรงงาน เซนเซอร์ และแพลตฟอร์ม CMMS/EAM ที่มีอยู่เดิมได้อย่างไร้รอยต่อ
ข้อมูลจากเครื่องจักรถูกส่งและประมวลผลอย่างปลอดภัยตั้งแต่หน้างานสู่ Cloud โดย Predictive Intelligence จะวิเคราะห์พฤติกรรมของเครื่องจักรอย่างต่อเนื่อง พร้อมส่ง Insight ที่จัดลำดับความสำคัญแล้วกลับไปยังทีมซ่อมบำรุงและฝ่ายปฏิบัติการ เพื่อให้ตัดสินใจและลงมือได้ตรงจุด
ผลสำเร็จทางธุรกิจที่พิสูจน์แล้วจาก Senseye Predictive Maintenance
สร้าง ROI ที่วัดผลได้จริง ด้วยการลด Downtime เพิ่มประสิทธิภาพงานบำรุงรักษา และยกระดับสมรรถนะของเครื่องจักร
ผลลัพธ์ด้านการดำเนินงาน
- ลด Downtime ได้สูงสุด 50%
- เพิ่มระยะเวลาเฉลี่ยระหว่างการขัดข้อง (MTBF) 20%
- เพิ่มประสิทธิผลโดยรวมของเครื่องจักร (OEE) 18%
ผลลัพธ์ด้านการเงิน
- ลดต้นทุนการบำรุงรักษาได้ 25%
- ลดความสูญเสียจาก Downtime ในแต่ละโรงงาน
- คืนทุนได้ภายในเพียง 3–7 เดือน
ผลลัพธ์ต่อองค์กร
- เพิ่มประสิทธิภาพทีมซ่อมบำรุง 15%
- ขยายการใช้งานในระดับ Global ได้ โดยไม่ต้องเพิ่ม FTE
- ยกระดับความปลอดภัย Compliance และ Sustainability
จาก Predictive Insight สู่ผลลัพธ์ทางธุรกิจที่วัดได้ — พร้อมขยายผลในระดับองค์กร
ขั้นตอนการเริ่มใช้ Senseye Predictive Maintenance
ปัจจุบันมีค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาเครื่องจักรเท่าไร?
Senseye ช่วยลดค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาได้เท่าไร?
ตัวอย่างกรณีศึกษา (ที่มา: Siemens)
ผู้ผลิตรถยนต์ระดับโลก
- ROI ในเวลาไม่ถึง 3 เดือน
- ลด Downtime ลงได้ 50%
- ป้องกันความสูญเสียจาก Downtime ได้หลายสิบล้านดอลลาร์ในโรงงานแห่งเดียวจนถึงปัจจุบัน
- ใช้งานทั่วโลกกับเครื่องจักรมากกว่า 10,000 เครื่อง และผู้ใช้มากกว่า 650 ราย
บริษัทชั้นนำด้านบรรจุภัณฑ์กระดาษลูกฟูก
- กำลังขยายการใช้งานทั่วโลก
- ในบรรดา Solution ที่ทดสอบ Senseye Predictive Maintenance เป็น Solution เดียวที่ลดเวลา Downtime ของเครื่องจักรได้
- ใช้งานได้กับเครื่องจักรมากกว่า 20 ประเภท
- ทำงานร่วมกับเซ็นเซอร์ที่ติดตั้งเพิ่มเติมในเครื่องจักรรุ่นเก่า
ผู้ผลิตเหล็กกล้าระดับโลก
- ได้รับผลตอบแทนจากการลงทุนในเวลาไม่ถึง 6 เดือน
- ใช้ข้อมูลจากคอนโทรลเลอร์ของ Siemens และเซ็นเซอร์ที่ติดตั้งเพิ่มเติม
- ทีมบำรุงรักษาใช้งานได้โดยตรง โดยไม่ต้องมีนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
ตัวอย่างโปรแกรม
