奥迪利用大数据建立智能的预测性维护程序
确保汽车能够正常工作多年的最重要的事情之一就是维护汽车。更换机油，滤清器，确保轮胎和刹车良好–只是定期保养。但是，汽车并不是唯一需要持续维护的机器。实际上，汽车制造设备也需要大量维护，并且跟踪它并不容易。
所有工具最终都会磨损。正确的维护程序旨在减少磨损，并避免由于制造设备损坏而造成的任何停机时间。预测某些机器何时需要维护非常困难，这就是为什么要定期进行此类工作的原因。但是没有人愿意浪费时间和金钱进行维护，而这根本不需要。
奥迪Neckarsulm站点的数据驱动生产技术中心的Mathias Mayer表示：“我们的目标是在磨损和新出现的问题发生之前对其进行检测。可以这么说，我们借助数据，算法和测量值来展望未来”。
大众汽车集团有一个大项目，称为预测性维护。它已经在奥迪Neckarsulm站点开始，试图预测铆接机所需的维护。铆接机使用压缩空气通过奥迪工厂的塑料管驱动60万和120万个铆钉。这显然会磨损该管，但是什么时候才是更换它的最佳时间?
奥迪使用大数据来分析可能发生意外设备故障的情况。出乎意料的是，这项工作产生了一个名为iMaintenance的应用程序。负责工厂设备维护的人员使用此应用程序来预测何时需要维护以及每台机器需要进行哪些工作。
工厂曾经是这些肮脏嘈杂的地方，人们从一台机器走到另一台机器，给每个关节上油。但是时代变了。现在，奥迪工程师正在尝试将其所有机器连接到网络中，该网络将以某种方式集中化，并使维护人员能够更快地评估工厂的整体状况。这应该有助于进一步减少设备的停机时间，因为可以更早地发现一些问题。在成功的试点阶段之后，预测性维护计划即将进入批量生产。
照顾大型汽车制造厂本身就是一项巨大的工作。损坏的机器可能会导致延迟，这是无法接受的。这就是奥迪和许多其他工业巨头如此努力以使例行维护更有效，更容易和更便宜的原因。良好的维护可以节省成本。人工智能解决方案和大数据分析是实现这一目标的绝佳工具。
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