← Wszystkie case studies · ⚙️ Operacje
Fabryka komponentów stalowych · 180 osóbFabryka CNC: AI przewiduje awarie obrabiarek 12 dni przed — przestoje -68%
AI analizuje sygnały z czujników (wibracje, temperatura, prąd) na 28 obrabiarkach CNC i przewiduje awarie zanim się wydarzą.
Okres pomiaru: 15 miesięcy
Sytuacja przed wdrożeniem
Fabryka komponentów stalowych (motoryzacja), 180 osób. 28 obrabiarek CNC. Maintenance reaktywny: awarie → stojaki → koszt produkcji + ekspresowe części. 1.4 mln zł/rok strat z awarii. Przestoje produkcyjne 8.7% czasu. Średni czas między awariami (MTBF): 740 godz.
Co zrobiliśmy
- Założyliśmy czujniki IoT na każdej obrabiarce: wibracje (3 osie), temperatura (4 punkty), prąd, ciśnienie hydrauliczne, akustyka (ultrasound).
- AI uczyła się 3 mies. "normalnego" działania każdej obrabiarki.
- Wykrywa anomalie: "obrabiarka X od 2 dni ma wzrost wibracji w osi Z o 12% — to wzorzec poprzedzający awarię łożyska".
- Generuje alert: "obrabiarka X — prawdopodobna awaria łożyska wrzeciona za 8–15 dni. Sugeruję przegląd zaplanowany na sobotę o 7:00, wymiana łożyska, koszt 4 800 zł, czas 4 godz."
- Maintenance ekipa zamawia części z wyprzedzeniem (taniej, bez kosztów ekspresowych).
- Plan przeglądów dostosowany do harmonogramu produkcji (nie podczas pilnego zamówienia).
Rezultat
Przestoje produkcyjne: -68% (z 8.7% na 2.8%). MTBF: z 740 godz. na 2 100 godz.. Koszty awarii: z 1.4 mln zł na 380 tys. zł/rok. Produkcja zwiększona bez nowych obrabiarek o 12% (bo działają więcej). ROI projektu: 7 miesięcy.
„Pierwszy raz wiemy, że za 12 dni musimy zatrzymać obrabiarkę. Planujemy. Nie gasimy pożarów. Cała filozofia produkcji się zmieniła."
Inne case studies z działu operacje.
Chcesz, żeby Wasza firma była następna na tej liście?
30-min rozmowa — pokazujemy 2–3 case'y najbliższe Waszej sytuacji (pod NDA) i mówimy, ile zaoszczędzicie w pierwszym roku.