TEEPTRAK – Connect to your industrial potential

Author: Agathe Lecomte

  • Maximale operationele efficiëntie met PerfTrak: de kracht van OPC UA binnen handbereik

    Maximale operationele efficiëntie met PerfTrak: de kracht van OPC UA binnen handbereik

    [et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” min_height=”557.2px” global_colors_info=”{}”][et_pb_row _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” min_height=”120.6px” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”]

    OPC UA betekent een revolutie voor TEEPTRAK: dit is waarom.
    TEEPTRAK, een leider in technologische oplossingen, heeft een grote stap voorwaarts gezet door zijn PerfTrak systemen volledig compatibel te maken met OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture). Ontdek hoe deze revolutionaire integratie nieuwe perspectieven opent voor de industrie.

    [/et_pb_text][/et_pb_column][/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”]

    DE VOORDELEN VAN OPC UA

    OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture) is veel meer dan alleen een communicatiestandaard. Het is een revolutie voor de industrie, die ongekende interoperabiliteit mogelijk maakt tussen verschillende machines en systemen, ongeacht fabrikant of platform. Deze standaardisatie vergemakkelijkt de vloeiende uitwisseling van gegevens tussen apparatuur, vereenvoudigt processen en verbetert de operationele efficiëntie. Door OPC UA te integreren in onze PerfTrak systemen bieden we onze klanten de kans om optimaal te profiteren van deze standaard, waardoor nieuwe mogelijkheden ontstaan om hun industriële activiteiten te optimaliseren.

     

    UITGEBREIDE CONNECTIVITEIT MET PERFTRAK

    Met de integratie van OPC UA in onze PerfTrak oplossingen profiteren onze klanten nu van uitgebreide connectiviteit. Ze kunnen de prestaties van alle machines die OPC UA ondersteunen rechtstreeks vanuit ons PerfTrak platform bewaken en controleren, waardoor ze niet meer hoeven te jongleren met verschillende interfaces of complexe systemen hoeven te configureren. Deze consolidatie vereenvoudigt het dagelijkse beheer, waardoor teams zich kunnen richten op kerntaken in plaats van op compatibiliteitsproblemen.

     

     

    VERHOOGDE VEILIGHEID

    De beveiliging van industriële gegevens is een absolute prioriteit bij TeepTrak. Met OPC UA profiteren onze klanten van een verbeterde beveiliging door middel van geavanceerde versleutelingsmechanismen en robuuste beveiligingsprotocollen. Deze maatregelen garanderen de vertrouwelijkheid en integriteit van gegevens en beschermen gevoelige informatie tegen potentiële bedreigingen zoals cyberaanvallen. Door te kiezen voor onze OPC UA compatibele PerfTrak oplossingen kunnen onze klanten volledig gerust zijn over de beveiliging van hun industriële activiteiten.

     

     

    TOEWIJDING AAN INNOVATIE

    Bij TeepTrak staat innovatie centraal bij alles wat we doen. Door onze PerfTrak systemen compatibel te maken met OPC UA zetten we een belangrijke stap in deze richting. We zijn vastbesloten om onze klanten de best mogelijke oplossingen te bieden, met naadloze connectiviteit en geavanceerde functionaliteit om hun industriële activiteiten te optimaliseren. Deze integratie van OPC UA in onze oplossingen toont onze voortdurende toewijding aan het anticiperen op de behoeften van de markt en het leveren van geavanceerde technologische oplossingen.

     

     

    Door OPC UA te integreren in onze PerfTrak oplossingen, zorgt TeepTrak voor een revolutie in de industrie met ongeëvenaarde connectiviteit, verbeterde beveiliging en geavanceerde functionaliteit om de uitdagingen van de moderne industrie aan te gaan. Neem vandaag nog contact met ons op om te ontdekken hoe onze oplossingen uw bedrijf kunnen transformeren.

     

    Voor meer informatie over de OPC Foundation: https://opcfoundation.org/about/opc-technologies/opc-ua/ Opkomende technologieën om de prestaties van industriële machines te verbeteren: https://teeptrak.com/fr/les-technologies-emergentes-pour-ameliorer-la-performance-des-machines-industrielles/ 10 tips om de prestaties van uw machines te verbeteren: https://teeptrak.com/fr/10-astuces-pour-ameliorer-la-performance-de-vos-machines/ Hoe verlaagt u de onderhoudskosten van uw machines met behoud van kwaliteit en prestaties? https://teeptrak.com/fr/comment-reduire-les-couts-de-maintenance-de-vos-machines-tout-en-preservant-la-qualite-et-la-performance/

    [/et_pb_text][/et_pb_column][/et_pb_row][/et_pb_section][et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][/et_pb_section]

  • 利用 PerfTrak 最大限度地提高运行效率：OPC UA 的强大功能触手可及

    利用 PerfTrak 最大限度地提高运行效率：OPC UA 的强大功能触手可及

    [et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” min_height=”557.2px” global_colors_info=”{}”][et_pb_row _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” min_height=”120.6px” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”]

    OPC UA 为 TEEPTRAK 带来了革命性的变化：原因就在这里。
    技术解决方案的领导者 TEEPTRAK 通过使其 PerfTrak 系统与 OPC UA（开放平台通信统一架构）完全兼容，向前迈出了一大步。了解这一革命性的集成如何为行业开辟新的前景。

    [/et_pb_text][/et_pb_column][/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”]

    OPC UA 的优势

    OPC UA（开放平台通信统一架构）不仅仅是一个通信标准。它是一场工业革命，使不同机器和系统之间实现了前所未有的互操作性，无论其制造商或平台如何。这种标准化促进了设备间数据的流畅交换，简化了流程，提高了运行效率。通过将 OPC UA 集成到我们的 PerfTrak 系统中，我们为客户提供了充分利用这一标准的机会，为优化他们的工业运营开辟了新的机遇。

     

    通过 perftrak 扩展连接

    随着 OPC UA 集成到我们的 PerfTrak 解决方案中，我们的客户现在可以从扩展的连接性中获益。他们可以直接从我们的 PerfTrak 平台监测和控制所有支持 OPC UA 的机器的性能，从而避免了使用不同接口或配置复杂系统的麻烦。这种整合简化了日常运营管理，使团队能够专注于核心任务，而不是兼容性问题。

     

     

    加强安全

    工业数据安全是 TeepTrak 的绝对优先事项。借助 OPC UA，我们的客户可通过先进的加密机制和强大的安全协议从增强的安全性中获益。这些措施保证了数据的保密性和完整性，保护敏感信息免受网络攻击等潜在威胁。通过选择与 OPC UA 兼容的 PerfTrak 解决方案，我们的客户可以完全放心其工业运营的安全性。

     

     

    致力于创新

    在 TeepTrak，创新是我们一切工作的核心。通过使我们的 PerfTrak 系统与 OPC UA 兼容，我们朝着这个方向迈出了重要的一步。我们决心为客户提供最佳解决方案，提供无缝连接和先进功能，以优化他们的工业运营。将 OPC UA 集成到我们的解决方案中，表明我们一直致力于预测市场需求并提供最先进的技术解决方案。

     

     

    通过将 OPC UA 集成到我们的 PerfTrak 解决方案中，TeepTrak 正在通过无与伦比的连接性、增强的安全性和先进的功能来应对现代工业所面临的挑战，从而为行业带来革命性的变化。现在就联系我们，了解我们的解决方案如何改变您的业务。

     

    了解有关 OPC 基金会的更多信息： https://opcfoundation.org/about/opc-technologies/opc-ua/ 提高工业机器性能的新兴技术： https://teeptrak.com/fr/les-technologies-emergentes-pour-ameliorer-la-performance-des-machines-industrielles/ 提高机器性能的 10 个技巧： https://teeptrak.com/fr/10-astuces-pour-ameliorer-la-performance-de-vos-machines/ 如何在保证质量和性能的同时降低机器的维护成本？：https://teeptrak.com/fr/comment-reduire-les-couts-de-maintenance-de-vos-machines-tout-en-preservant-la-qualite-et-la-performance/

    [/et_pb_text][/et_pb_column][/et_pb_row][/et_pb_section][et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][/et_pb_section]

  • Maximisez l’efficacité opérationnelle avec PerfTrak : La puissance de l’OPC UA à votre portée

    Maximisez l’efficacité opérationnelle avec PerfTrak : La puissance de l’OPC UA à votre portée

    [et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” min_height=”532.2px” global_colors_info=”{}” theme_builder_area=”post_content” custom_padding=”||0px|||”][et_pb_row _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” min_height=”120.6px” custom_padding=”||1px|||” global_colors_info=”{}” theme_builder_area=”post_content”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}” theme_builder_area=”post_content”][et_pb_text _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” min_height=”168px” hover_enabled=”0″ global_colors_info=”{}” theme_builder_area=”post_content” sticky_enabled=”0″]

    L’OPC UA révolutionne TEEPTRAK : voici pourquoi.

    TEEPTRAK, un leader dans le domaine des solutions technologiques, franchit une étape majeure en rendant ses systèmes PerfTrak entièrement compatibles avec l’OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture). Découvrez comment cette intégration révolutionnaire ouvre de nouvelles perspectives pour l’industrie.

    [/et_pb_text][/et_pb_column][/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” custom_padding=”19px||10px|||” global_colors_info=”{}” theme_builder_area=”post_content”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}” theme_builder_area=”post_content”][et_pb_text _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” custom_padding=”||0px|||” hover_enabled=”0″ global_colors_info=”{}” theme_builder_area=”post_content” sticky_enabled=”0″]

    LES AVANTAGES DE L’OPC UA

    L’OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture) représente bien plus qu’un simple standard de communication. Il s’agit d’une révolution pour l’industrie, favorisant une interopérabilité inédite entre différentes machines et systèmes, indépendamment de leur fabricant ou de leur plateforme. Cette standardisation facilite l’échange fluide de données entre les équipements, simplifiant ainsi les processus et améliorant l’efficacité opérationnelle. En intégrant l’OPC UA dans nos systèmes PerfTrak, nous offrons à nos clients la possibilité de tirer pleinement parti de cette norme, ouvrant ainsi de nouvelles opportunités pour optimiser leurs opérations industrielles.

     

    UNE CONNECTIVITÉ ÉTENDUE AVEC PERFTRAK

    Grâce à l’intégration de l’OPC UA dans nos solutions PerfTrak, nos clients bénéficient désormais d’une connectivité étendue. Ils peuvent surveiller et contrôler les performances de toutes les machines compatibles OPC UA directement depuis notre plateforme PerfTrak, évitant ainsi la nécessité de jongler entre différentes interfaces ou de configurer des systèmes complexes. Cette consolidation simplifie la gestion quotidienne des opérations, permettant aux équipes de se concentrer sur des tâches essentielles plutôt que sur des problèmes de compatibilité.

     

    UNE SÉCURITÉ RENFORCÉE

    La sécurité des données industrielles est une priorité absolue chez TEEPTRAK. Avec l’OPC UA, nos clients bénéficient d’une sécurité renforcée grâce à des mécanismes de cryptage avancés et des protocoles de sécurité robustes. Ces mesures garantissent la confidentialité et l’intégrité des données, protégeant ainsi les informations sensibles contre les menaces potentielles telles que les cyberattaques. En choisissant nos solutions PerfTrak compatibles avec l’OPC UA, nos clients peuvent avoir une tranquillité d’esprit totale quant à la sécurité de leurs opérations industrielles.

     

    UNE ENGAGEMENT VERS L’INNOVATION

    Chez TEEPTRAK, notre engagement envers l’innovation est au cœur de tout ce que nous faisons. En rendant nos systèmes PerfTrak compatibles avec l’OPC UA, nous franchissons une étape importante dans cette démarche. Nous sommes déterminés à offrir à nos clients les meilleures solutions possibles, en leur fournissant une connectivité sans faille et des fonctionnalités avancées pour optimiser leurs opérations industrielles. Cette intégration de l’OPC UA dans nos solutions témoigne de notre volonté constante d’anticiper les besoins du marché et de fournir des solutions technologiques de pointe.

     

    En intégrant l’OPC UA dans nos solutions PerfTrak, TEEPTRAK révolutionne l’industrie avec une connectivité inégalée, une sécurité renforcée et des fonctionnalités avancées pour répondre aux défis de l’industrie moderne. Contactez-nous dès aujourd’hui pour découvrir comment nos solutions peuvent transformer votre entreprise.

     

    [/et_pb_text][/et_pb_column][/et_pb_row][/et_pb_section]

  • Emerging technologies to improve the performance of industrial machinery

    Emerging technologies to improve the performance of industrial machinery

    [et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” min_height=”3393.2px” custom_padding=”0px||0px|||” global_colors_info=”{}”][et_pb_row _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” min_height=”2954.2px” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” hover_enabled=”0″ global_colors_info=”{}” sticky_enabled=”0″]

    Today’s industrial companies are constantly looking for ways to improve the efficiency and performance of their machines. Fortunately, many emerging technologies, such as Artificial Intelligence The latest trends in industrial technology can help meet this need. In this article, we explore the latest trends in industrial technology that can help optimise industrial productivity.

     

    The Internet of Things (IoT)

     

    The IoT has revolutionised the management and monitoring of industrial machinery. By using connected sensors and devices, it is possible to monitor machines in real time, enabling engineers to detect problems before they become major ones. What’s more, the IoT facilitates communication between machines, enabling better coordination throughout the production process.

    A practical case illustrating the application of the Internet of Things (IoT) in the industrial sector is the use of temperature sensors to monitor motors. By detecting an abnormal rise in temperature, these sensors send an alert to the operator, giving him the chance to intervene before a fault occurs.

     

    Machine Learning

     

    Machine Learning is a branch of Artificial Intelligence that enables machines to learn and adapt based on the data they receive. In industry, this means that machines can be programmed to detect and correct errors, reducing downtime and improving production quality.

    One example of the use of Machine Learning in industry is the use of cameras to detect defects in manufactured products. Product images can be analysed by a Machine Learning algorithm, which can identify defects and alert operators to them.

    In this respect, TeepTrak has developed an in-house Machine Learning platform, offering industry players the ability to process large quantities of data in a matter of seconds. We are currently making an anomaly detection algorithm available to any operator in a factory.

     

    Augmented reality (AR)

     

    Augmented reality is a technology that allows users to see images superimposed on reality. In industry, AR can be used to provide real-time information to operators. For example, maintenance instructions can be superimposed on machines, allowing operators to follow the instructions while carrying out maintenance.

    The application of augmented reality in the industrial sector can be seen, for example, in the use of AR glasses to provide instructions to maintenance technicians. These professionals can view instructions superimposed on equipment, making it easier to follow instructions while working on the machines.

     

    Collaborative robotics (Cobotics)

     

    Collaborative robotics is a technology that enables robots and humans to work together safely. In industry, this means that robots can perform dangerous or repetitive tasks, while humans can concentrate on more complex tasks.

    One example of the use of collaborative robotics in industry is the use of robots to lift heavy loads. Robots can be programmed to lift specific loads, working in collaboration with human workers to improve efficiency and reduce the risk of injury.

     

    Artificial Intelligence (AI)

     

    Artificial Intelligence is an emerging technology that is being rapidly adopted in the industrial sector to improve machine performance. AI systems are able to monitor machine parameters in real time, diagnose potential problems, and even make decisions accordingly to optimise performance. AI systems are also capable of learning and adapting their behaviour in response to changes in the production environment, making them particularly useful for complex production processes.

    AI can be used for a variety of tasks related to machine performance, such as predictive maintenance, real-time production monitoring, process optimisation and reducing unplanned downtime. For example, a paper production company used AI algorithms to monitor machine vibrations, detect anomalies and anticipate potential breakdowns. Using this approach, the company was able to reduce unplanned downtime by 15%.

     

    To sum up

     

    Emerging technologies such as augmented reality, additive manufacturing, AI and IoT can all help improve the performance of industrial machinery. By combining these technologies with effective maintenance practices, companies can reduce unplanned downtime, increase productivity and improve the quality of their products. By investing in these technologies, companies can improve their long-term competitiveness and profitability.

    To keep up to date with all the latest TEEPTRAK news, follow us on LinkedIn or on YouTube

     

    You may also be interested in

    [/et_pb_text][/et_pb_column][/et_pb_row][/et_pb_section]

  • Tecnologías emergentes para mejorar el rendimiento de la maquinaria industrial

    Tecnologías emergentes para mejorar el rendimiento de la maquinaria industrial

    [et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” min_height=”3393.2px” custom_padding=”0px||0px|||” global_colors_info=”{}”][et_pb_row _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” min_height=”2954.2px” global_colors_info=”{}” custom_padding=”||0px|||” custom_margin=”|auto|-163px|auto||”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” hover_enabled=”0″ global_colors_info=”{}” sticky_enabled=”0″ custom_padding=”||0px|||” custom_margin=”||-343px|||”]

    Las empresas industriales actuales buscan constantemente formas de mejorar la eficacia y el rendimiento de sus máquinas. Afortunadamente, muchas tecnologías emergentes, como la Inteligencia Artificial Las últimas tendencias en tecnología industrial pueden ayudar a satisfacer esta necesidad. En este artículo, exploramos las últimas tendencias en tecnología industrial que pueden ayudar a optimizar la productividad industrial.

     

    Internet de las Cosas (IoT)

     

    El IoT ha revolucionado la gestión y supervisión de la maquinaria industrial. Mediante el uso de sensores y dispositivos conectados, es posible supervisar las máquinas en tiempo real, lo que permite a los ingenieros detectar problemas antes de que se conviertan en graves. Además, la IO facilita la comunicación entre máquinas, permitiendo una mejor coordinación en todo el proceso de producción.

    Un caso práctico que ilustra la aplicación del Internet de las Cosas (IoT) en el sector industrial es el uso de sensores de temperatura para controlar los motores. Al detectar un aumento anormal de la temperatura, estos sensores envían una alerta al operador, dándole la oportunidad de intervenir antes de que se produzca un fallo.

     

    Machine Learning

     

    El Aprendizaje Automático es una rama de la Inteligencia Artificial que permite a las máquinas aprender y adaptarse en función de los datos que reciben. En la industria, esto significa que las máquinas pueden programarse para detectar y corregir errores, reduciendo el tiempo de inactividad y mejorando la calidad de la producción.

    Un ejemplo del uso del Aprendizaje Automático en la industria es el uso de cámaras para detectar defectos en los productos fabricados. Las imágenes de los productos pueden ser analizadas por un algoritmo de Aprendizaje Automático, que puede identificar los defectos y alertar a los operarios sobre ellos.

    En este sentido, TeepTrak ha desarrollado una plataforma propia de aprendizaje automático, que ofrece a los agentes del sector la capacidad de procesar grandes cantidades de datos en cuestión de segundos. Actualmente estamos poniendo un algoritmo de detección de anomalías a disposición de cualquier operario de una fábrica.

     

    Realidad aumentada (RA)

     

    La realidad aumentada es una tecnología que permite a los usuarios ver imágenes superpuestas a la realidad. En la industria, la RA puede utilizarse para proporcionar información en tiempo real a los operarios. Por ejemplo, las instrucciones de mantenimiento pueden superponerse a las máquinas, permitiendo a los operarios seguir las instrucciones mientras realizan el mantenimiento.

    La aplicación de la realidad aumentada en el sector industrial puede verse, por ejemplo, en el uso de gafas de RA para dar instrucciones a los técnicos de mantenimiento. Estos profesionales pueden ver las instrucciones superpuestas en los equipos, lo que facilita el seguimiento de las instrucciones mientras trabajan en las máquinas.

     

    Robótica colaborativa (Cobotics)

     

    La robótica colaborativa es una tecnología que permite que robots y humanos trabajen juntos de forma segura. En la industria, esto significa que los robots pueden realizar tareas peligrosas o repetitivas, mientras que los humanos pueden concentrarse en tareas más complejas.

    Un ejemplo del uso de la robótica colaborativa en la industria es el uso de robots para levantar cargas pesadas. Los robots pueden programarse para levantar cargas específicas, trabajando en colaboración con los trabajadores humanos para mejorar la eficacia y reducir el riesgo de lesiones.

     

    Inteligencia Artificial (IA)

     

    La Inteligencia Artificial es una tecnología emergente que se está adoptando rápidamente en el sector industrial para mejorar el rendimiento de las máquinas. Los sistemas de IA son capaces de controlar los parámetros de las máquinas en tiempo real, diagnosticar posibles problemas e incluso tomar decisiones en consecuencia para optimizar el rendimiento. Los sistemas de IA también son capaces de aprender y adaptar su comportamiento en respuesta a los cambios en el entorno de producción, lo que los hace especialmente útiles para los procesos de producción complejos.

    La IA puede utilizarse para diversas tareas relacionadas con el rendimiento de las máquinas, como el mantenimiento predictivo, la supervisión de la producción en tiempo real, la optimización de los procesos y la reducción de los tiempos de inactividad imprevistos. Por ejemplo, una empresa de producción de papel utilizó algoritmos de IA para controlar las vibraciones de las máquinas, detectar anomalías y anticipar posibles averías. Con este método, la empresa pudo reducir los tiempos de inactividad imprevistos en un 15%.

     

    En resumen

     

    Tecnologías emergentes como la realidad aumentada, la fabricación aditiva, la IA y el IoT pueden ayudar a mejorar el rendimiento de la maquinaria industrial. Combinando estas tecnologías con prácticas de mantenimiento eficaces, las empresas pueden reducir los tiempos de inactividad imprevistos, aumentar la productividad y mejorar la calidad de sus productos. Invirtiendo en estas tecnologías, las empresas pueden mejorar su competitividad y rentabilidad a largo plazo.

    Para estar al día de todas las novedades de TEEPTRAK, síguenos en LinkedIn o en YouTube

     

    También te puede interesar

    [/et_pb_text][/et_pb_column][/et_pb_row][/et_pb_section]

  • Aufkommende Technologien zur Verbesserung der Leistung von Industriemaschinen

    Aufkommende Technologien zur Verbesserung der Leistung von Industriemaschinen

    [et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” min_height=”3393.2px” custom_padding=”0px||0px|||” global_colors_info=”{}”][et_pb_row _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” min_height=”2954.2px” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” hover_enabled=”0″ global_colors_info=”{}” sticky_enabled=”0″]

    Industrieunternehmen suchen heute ständig nach Möglichkeiten, die Effizienz und Leistung ihrer Maschinen zu verbessern. Glücklicherweise gibt es viele aufkommende Technologien, wie z. B. künstliche Intelligenz …] können helfen, diesen Bedarf zu decken. In diesem Artikel werden wir die neuesten Trends in der Industrietechnologie erkunden, die dabei helfen können, die industrielle Produktivität zu optimieren.

     

    Das Internet der Dinge (IoT)

     

    Das IoT hat die Verwaltung und Überwachung von Industriemaschinen revolutioniert. Durch den Einsatz von Sensoren und vernetzten Geräten ist es möglich, Maschinen in Echtzeit zu überwachen, sodass Ingenieure Probleme erkennen können, bevor sie zu einem größeren Problem werden. Darüber hinaus erleichtert das IoT die Kommunikation zwischen den Maschinen und fördert so eine bessere Koordination während des gesamten Produktionsprozesses.

    Ein Fallbeispiel für die Anwendung des Internets der Dinge (IoT) in der Industrie ist die Verwendung von Temperatursensoren zur Überwachung von Motoren. Wenn diese Sensoren einen anormalen Temperaturanstieg feststellen, senden sie eine Warnung an den Bediener und geben ihm so die Möglichkeit, einzugreifen, bevor es zu einem Ausfall kommt.

     

    Machine Learning

     

    Machine Learning ist ein Zweig der Künstlichen Intelligenz, der es Maschinen ermöglicht, auf der Grundlage der Daten, die sie erhalten, zu lernen und sich anzupassen. In der Industrie bedeutet dies, dass Maschinen so programmiert werden können, dass sie Fehler erkennen und korrigieren, was die Ausfallzeiten verringert und die Produktionsqualität verbessert.

    Ein Beispiel für den Einsatz von Machine Learning in der Industrie ist die Verwendung von Kameras, um Fehler in den hergestellten Produkten zu erkennen. Die Bilder der Produkte können von einem Machine-Learning-Algorithmus analysiert werden, der Defekte erkennen und sie den Bedienern melden kann.

    In diesem Zusammenhang hat TEEPTRAK eine interne Machine-Learning-Plattform entwickelt, die der Industrie die Möglichkeit bietet, große Datenmengen in Sekundenschnelle zu verarbeiten. Derzeit stellen wir einen Algorithmus zur Erkennung von Anomalien zur Verfügung, der für jeden Bediener in einer Fabrik zugänglich ist.

     

    Erweiterte Realität (AR)

     

    Augmented Reality (AR) ist eine Technologie, die es den Nutzern ermöglicht, Bilder zu sehen, die die Realität überlagern. In der Industrie kann AR genutzt werden, um den Bedienern Informationen in Echtzeit zu liefern. So können z. B. Wartungsanweisungen über Maschinen gelegt werden, sodass die Bediener den Anweisungen folgen können, während sie die Wartung durchführen.

    Die Anwendung von Augmented Reality in der Industrie zeigt sich z. B. in der Verwendung von AR-Brillen, um Wartungstechnikern Anweisungen zu geben. Diese Fachleute können sich die Anweisungen auf den Geräten einblenden lassen und so die Befolgung der Anweisungen erleichtern, während sie an den Maschinen arbeiten.

     

    Kollaborative Robotik (Cobotics)

     

    Kollaborative Robotik ist eine Technologie, die es Robotern und Menschen ermöglicht, sicher zusammenzuarbeiten. In der Industrie bedeutet das, dass Roboter gefährliche oder sich wiederholende Aufgaben erledigen können, während sich Menschen auf komplexere Aufgaben konzentrieren können.

    Ein Beispiel für den Einsatz von kollaborativer Robotik in der Industrie ist die Verwendung von Robotern zum Heben schwerer Lasten. Roboter können so programmiert werden, dass sie heben bestimmte Lasten und arbeiten dabei mit menschlichen Arbeitskräften zusammen, um die Effizienz zu steigern und das Verletzungsrisiko zu senken.

     

    Künstliche Intelligenz (KI)

     

    Künstliche Intelligenz ist eine aufstrebende Technologie, die im Industriesektor schnell angenommen wird, um die Leistung von Maschinen zu verbessern. KI-Systeme sind in der Lage, Maschinenparameter in Echtzeit zu überwachen, potenzielle Probleme zu diagnostizieren und sogar entsprechende Entscheidungen zu treffen, um die Leistung zu optimieren. KI-Systeme sind auch in der Lage, zu lernen und ihr Verhalten an Veränderungen in der Produktionsumgebung anzupassen, was sie besonders für komplexe Produktionsprozesse nützlich macht.

    KI kann für eine Vielzahl von Aufgaben im Zusammenhang mit der Maschinenleistung eingesetzt werden, wie z. B. vorausschauende Wartung, Echtzeitüberwachung der Produktion, Prozessoptimierung und Reduzierung ungeplanter Ausfallzeiten. Ein Unternehmen, das Papier herstellt, setzte z. B. KI-Algorithmen ein, um die Vibrationen seiner Maschinen zu überwachen, Anomalien zu erkennen und potenzielle Ausfälle vorherzusehen. Durch den Einsatz dieses Ansatzes konnte das Unternehmen die ungeplanten Ausfallzeiten um 15 % reduzieren.

     

    Zusammengefasst

     

    Aufkommende Technologien wie Augmented Reality, additive Fertigung, KI und IoT können alle dazu beitragen, die Leistung von Industriemaschinen zu verbessern. Wenn Unternehmen diese Technologien mit effektiven Wartungspraktiken kombinieren, können sie ungeplante Ausfallzeiten reduzieren, die Produktivität steigern und die Qualität ihrer Produkte verbessern. Durch Investitionen in diese Technologien können Unternehmen ihre Wettbewerbsfähigkeit und Rentabilität langfristig verbessern.

    Um alle Neuigkeiten über TEEPTRAK zu verfolgen und auf dem Laufenden gehalten zu werden, finden Sie uns unter LinkedIn oder auf YouTube

     

    Das könnte dich auch interessieren:

    [/et_pb_text][/et_pb_column][/et_pb_row][/et_pb_section]

  • 提高工业机械性能的新兴技术

    提高工业机械性能的新兴技术

    [et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” min_height=”3393.2px” custom_padding=”0px||513px|||” global_colors_info=”{}”][et_pb_row _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” min_height=”2954.2px” global_colors_info=”{}” custom_padding=”||497px|||” custom_margin=”|auto|-69px|auto||”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” hover_enabled=”0″ global_colors_info=”{}” sticky_enabled=”0″]

    当今的工业企业一直在寻找提高机器效率和性能的方法。幸运的是，许多新兴技术，如人工智能 工业技术的最新趋势有助于满足这一需求。本文将探讨有助于优化工业生产力的最新工业技术趋势。

     

    物联网

     

    物联网彻底改变了工业机械的管理和监控。通过使用联网的传感器和设备，可以对机器进行实时监控，使工程师能够在问题出现之前及时发现。此外，物联网还促进了机器之间的通信，从而在整个生产过程中实现更好的协调。

    在工业领域应用物联网（IoT）的一个实际案例是使用温度传感器监控电机。通过检测温度的异常升高，这些传感器会向操作员发出警报，使其有机会在故障发生前进行干预。

     

    机器学习

     

    机器学习是人工智能的一个分支，它使机器能够根据接收到的数据进行学习和调整。在工业领域，这意味着机器可以通过编程来检测和纠正错误，从而减少停机时间并提高生产质量。

    在工业领域使用机器学习的一个例子是使用摄像头检测制成品中的缺陷。产品图像可以通过机器学习算法进行分析，从而识别缺陷并提醒操作人员注意。

    在这方面，TeepTrak 开发了内部机器学习平台，为业内人士提供了在数秒内处理大量数据的能力。目前，我们正在向工厂的任何操作员提供异常检测算法。

     

    增强现实（AR）

     

    增强现实技术是一种能让用户看到叠加在现实中的图像的技术。在工业领域，增强现实技术可用于为操作员提供实时信息。例如，可以在机器上叠加维护说明，让操作员在进行维护时遵循说明。

    例如，增强现实技术在工业领域的应用体现在使用 AR 眼镜为维修技术人员提供指导。这些专业人员可以查看叠加在设备上的指令，从而在机器上工作时更容易遵循指令。

     

    协作机器人技术（Cobotics）

     

    协作机器人技术是一种能让机器人和人类安全合作的技术。在工业领域，这意味着机器人可以执行危险或重复性的任务，而人类则可以专注于更复杂的任务。

    在工业中使用协作机器人技术的一个例子是使用机器人搬运重物。通过编程，机器人可以举起 与人类工人合作，提高效率，降低受伤风险。

     

    人工智能（AI）

     

    人工智能是一种新兴技术，正在被工业领域迅速采用，以提高机器性能。人工智能系统能够实时监控机器参数，诊断潜在问题，甚至做出相应决策以优化性能。人工智能系统还能根据生产环境的变化学习和调整自己的行为，因此对复杂的生产流程特别有用。

    人工智能可用于与机器性能相关的各种任务，如预测性维护、实时生产监控、流程优化和减少计划外停机时间。例如，一家造纸公司利用人工智能算法监控机器振动、检测异常情况并预测潜在故障。利用这种方法，该公司能够将计划外停机时间减少 15%。

     

    总而言之

     

    增强现实、增材制造、人工智能和物联网等新兴技术都有助于提高工业机械的性能。通过将这些技术与有效的维护实践相结合，企业可以减少计划外停机时间、提高生产率并改善产品质量。通过投资这些技术，企业可以提高长期竞争力和盈利能力。

    要了解 TEEPTRAK 的最新消息，请在以下网站上关注我们 LinkedIn 或在 YouTube

     

    您可能还对以下内容感兴趣

    [/et_pb_text][/et_pb_column][/et_pb_row][/et_pb_section]

  • Opkomende technologieën om de prestaties van industriële machines te verbeteren

    Opkomende technologieën om de prestaties van industriële machines te verbeteren

    [et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” min_height=”3393.2px” custom_padding=”0px||0px|||” global_colors_info=”{}”][et_pb_row _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” min_height=”2954.2px” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” hover_enabled=”0″ global_colors_info=”{}” sticky_enabled=”0″]

    Industriële bedrijven zijn tegenwoordig voortdurend op zoek naar manieren om de efficiëntie en prestaties van hun machines te verbeteren. Gelukkig zijn er veel opkomende technologieën, zoals Kunstmatige Intelligentie De nieuwste trends in industriële technologie kunnen helpen om aan deze behoefte te voldoen. In dit artikel verkennen we de nieuwste trends in industriële technologie die kunnen helpen de industriële productiviteit te optimaliseren.

     

    Het internet der dingen (IoT)

     

    Het IoT heeft een revolutie teweeggebracht in het beheer en de bewaking van industriële machines. Door verbonden sensoren en apparaten te gebruiken is het mogelijk om machines in realtime te monitoren, waardoor technici problemen kunnen detecteren voordat het grote problemen worden. Bovendien vergemakkelijkt het IoT de communicatie tussen machines, waardoor een betere coördinatie tijdens het hele productieproces mogelijk is.

    Een praktisch voorbeeld van de toepassing van het Internet of Things (IoT) in de industriële sector is het gebruik van temperatuursensoren om motoren te bewaken. Door een abnormale temperatuurstijging te detecteren, sturen deze sensoren een waarschuwing naar de operator, zodat deze kan ingrijpen voordat er een storing optreedt.

     

    Machine Learning

     

    Machine Learning is een tak van Kunstmatige Intelligentie die machines in staat stelt om te leren en zich aan te passen op basis van de gegevens die ze ontvangen. In de industrie betekent dit dat machines kunnen worden geprogrammeerd om fouten op te sporen en te corrigeren, waardoor stilstand wordt verminderd en de productiekwaliteit wordt verbeterd.

    Een voorbeeld van het gebruik van Machine Learning in de industrie is het gebruik van camera’s om defecten in gefabriceerde producten op te sporen. Productbeelden kunnen worden geanalyseerd door een Machine Learning-algoritme, dat defecten kan identificeren en operators hiervoor kan waarschuwen.

    TeepTrak heeft hiervoor een eigen Machine Learning platform ontwikkeld, dat spelers in de industrie de mogelijkheid biedt om grote hoeveelheden gegevens binnen enkele seconden te verwerken. Momenteel maken we een algoritme voor het opsporen van anomalieën beschikbaar voor elke operator in een fabriek.

     

    Toegevoegde realiteit (AR)

     

    Augmented reality is een technologie waarmee gebruikers beelden over de werkelijkheid heen kunnen zien. In de industrie kan AR worden gebruikt om operators real-time informatie te geven. Onderhoudsinstructies kunnen bijvoorbeeld over machines heen worden gelegd, zodat operators de instructies kunnen volgen terwijl ze onderhoud uitvoeren.

    De toepassing van augmented reality in de industriële sector is bijvoorbeeld te zien in het gebruik van AR-brillen om instructies te geven aan onderhoudstechnici. Deze professionals kunnen instructies op apparatuur zien, waardoor het makkelijker wordt om instructies op te volgen terwijl ze aan de machines werken.

     

    Coöperatieve robotica (Cobotics)

     

    Collaboratieve robotica is een technologie die robots en mensen in staat stelt om veilig samen te werken. In de industrie betekent dit dat robots gevaarlijke of repetitieve taken kunnen uitvoeren, terwijl mensen zich kunnen concentreren op complexere taken.

    Een voorbeeld van het gebruik van collaboratieve robotica in de industrie is het gebruik van robots om zware lasten te tillen. Robots kunnen worden geprogrammeerd om specifieke belastingen, in samenwerking met menselijke werknemers om de efficiëntie te verbeteren en het risico op letsel te verminderen.

     

    Kunstmatige intelligentie (AI)

     

    Kunstmatige intelligentie is een opkomende technologie die snel wordt toegepast in de industriële sector om de prestaties van machines te verbeteren. AI-systemen kunnen machineparameters in realtime bewaken, mogelijke problemen diagnosticeren en zelfs beslissingen nemen om de prestaties te optimaliseren. AI-systemen zijn ook in staat om te leren en hun gedrag aan te passen als reactie op veranderingen in de productieomgeving, waardoor ze bijzonder nuttig zijn voor complexe productieprocessen.

    AI kan worden gebruikt voor verschillende taken met betrekking tot machineprestaties, zoals voorspellend onderhoud, realtime productiebewaking, procesoptimalisatie en het verminderen van ongeplande stilstand. Een papierproductiebedrijf gebruikte bijvoorbeeld AI-algoritmes om trillingen van machines te monitoren, afwijkingen te detecteren en te anticiperen op potentiële storingen. Met deze aanpak kon het bedrijf ongeplande stilstand met 15% verminderen.

     

    Samengevat

     

    Opkomende technologieën zoals augmented reality, additive manufacturing, AI en IoT kunnen allemaal helpen om de prestaties van industriële machines te verbeteren. Door deze technologieën te combineren met effectieve onderhoudspraktijken kunnen bedrijven ongeplande stilstand verminderen, de productiviteit verhogen en de kwaliteit van hun producten verbeteren. Door te investeren in deze technologieën kunnen bedrijven hun concurrentievermogen en winstgevendheid op lange termijn verbeteren.

    Om op de hoogte te blijven van het laatste TEEPTRAK-nieuws, volg ons op LinkedIn of op YouTube

     

    Je bent misschien ook geïnteresseerd in

    [/et_pb_text][/et_pb_column][/et_pb_row][/et_pb_section]

  • Les technologies émergentes pour améliorer la performance des machines industrielles

    Les technologies émergentes pour améliorer la performance des machines industrielles

    [et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” min_height=”3366.2px” custom_margin=”||-296px|||” custom_padding=”0px||0px|||” global_colors_info=”{}” theme_builder_area=”post_content”][et_pb_row _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” min_height=”2936.2px” custom_padding=”||0px|||” global_colors_info=”{}” theme_builder_area=”post_content”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}” theme_builder_area=”post_content”][et_pb_text _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}” theme_builder_area=”post_content”]

    Aujourd’hui, les entreprises industrielles cherchent constamment des moyens d’améliorer l’efficacité et la performance de leurs machines. Heureusement, de nombreuses technologies émergentes, telles que l’Intelligence artificielle, peuvent aider à répondre à ce besoin. Dans cet article, nous allons explorer les dernières tendances en matière de technologie industrielle qui peuvent aider à optimiser la productivité industrielle.

     

    L’Internet des objets (IoT)

     

    L’IoT a révolutionné la gestion et la surveillance des machines industrielles. En utilisant des capteurs et des dispositifs connectés, il devient possible de surveiller les machines en temps réel, permettant aux ingénieurs de détecter les problèmes avant qu’ils ne deviennent majeurs. De plus, l’IoT facilite la communication entre les machines, favorisant ainsi une meilleure coordination tout au long du processus de production.

    Un cas pratique illustrant l’application de l’Internet des objets (IoT) dans le secteur industriel est l’utilisation de capteurs de température pour la surveillance des moteurs. En détectant une élévation anormale de la température, ces capteurs envoient une alerte à l’opérateur, lui offrant ainsi la possibilité d’intervenir avant qu’une défaillance ne se produise.

     

    Machine Learning

     

    Le Machine Learning est une branche de l’Intelligence artificielle qui permet aux machines d’apprendre et de s’adapter en fonction des données qu’elles reçoivent. Dans l’industrie, cela signifie que les machines peuvent être programmées pour détecter et corriger les erreurs, ce qui réduit les temps d’arrêt et améliore la qualité de production.

    Un exemple de l’utilisation du Machine Learning dans l’industrie est l’utilisation de caméras pour détecter les défauts dans les produits fabriqués. Les images des produits peuvent être analysées par un algorithme de Machine Learning qui peut identifier les défauts et les signaler aux opérateurs.

    À cet égard, TEEPTRAK a développé une plateforme interne de Machine Learning, offrant aux acteurs de l’industrie la capacité de traiter d’importantes quantités de données en quelques secondes. Actuellement, nous mettons à disposition un algorithme de détection d’anomalies accessible à tout opérateur au sein d’une usine.

     

    La réalité augmentée (AR)

     

    La réalité augmentée est une technologie qui permet aux utilisateurs de voir des images superposées à la réalité. Dans l’industrie, l’AR peut être utilisée pour fournir des informations en temps réel aux opérateurs. Par exemple, les instructions de maintenance peuvent être superposées sur les machines, ce qui permet aux opérateurs de suivre les instructions tout en effectuant la maintenance.

    L’application de la réalité augmentée dans le secteur industriel se manifeste par exemple à travers l’usage de lunettes AR destinées à fournir des consignes aux techniciens de maintenance. Ces professionnels ont la possibilité de visualiser des instructions superposées sur les équipements, facilitant ainsi le suivi des directives tout en intervenant sur les machines.

     

    La robotique collaborative (Cobotique)

     

    La robotique collaborative est une technologie qui permet aux robots et aux humains de travailler ensemble en toute sécurité. Dans l’industrie, cela signifie que les robots peuvent effectuer des tâches dangereuses ou répétitives, tandis que les humains peuvent se concentrer sur des tâches plus complexes.

    Un exemple de l’utilisation de la robotique collaborative dans l’industrie est l’utilisation de robots pour soulever des charges lourdes. Les robots peuvent être programmés pour soulever des charges spécifiques, en travaillant en collaboration avec les travailleurs humains pour améliorer l’efficacité et réduire le risque de blessures.

     

    Intelligence Artificielle (IA)

     

    L’Intelligence artificielle est une technologie émergente qui connaît une adoption rapide dans le secteur industriel pour améliorer la performance des machines. Les systèmes d’IA sont capables de surveiller en temps réel les paramètres de la machine, de diagnostiquer les problèmes potentiels, et même de prendre des décisions en conséquence pour optimiser la performance. Les systèmes d’IA sont également capables d’apprendre et d’adapter leur comportement en fonction des changements dans l’environnement de production, ce qui les rend particulièrement utiles pour les processus de production complexes.

    L’IA peut être utilisée pour une variété de tâches liées à la performance des machines, telles que la maintenance prédictive, la surveillance en temps réel de la production, l’optimisation des processus, et la réduction des temps d’arrêt non planifiés. Par exemple, une entreprise de production de papier a utilisé des algorithmes d’IA pour surveiller les vibrations de ses machines, détecter les anomalies et anticiper les pannes potentielles. En utilisant cette approche, l’entreprise a pu réduire les temps d’arrêt non planifiés de 15 %.

     

    Pour résumer

     

    Les technologies émergentes telles que la réalité augmentée, la fabrication additive, l’IA et l’IoT peuvent toutes contribuer à améliorer la performance des machines industrielles. En combinant ces technologies avec des pratiques de maintenance efficaces, les entreprises peuvent réduire les temps d’arrêt non planifiés, augmenter la productivité et améliorer la qualité de leurs produits. En investissant dans ces technologies, les entreprises peuvent améliorer leur compétitivité et leur rentabilité à long termes.

    [/et_pb_text][/et_pb_column][/et_pb_row][/et_pb_section]

  • 如何利用专用监控工具提高机器性能？

    如何利用专用监控工具提高机器性能？

    [et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” custom_padding=”0px|||||” global_colors_info=”{}”][et_pb_row _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” min_height=”2868px” custom_margin=”|auto|-270px|auto||” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” min_height=”2715px” custom_padding=”|||2px||” hover_enabled=”0″ global_colors_info=”{}” sticky_enabled=”0″]

     

    作为生产商，您面临的主要挑战是如何在实现高质量生产的同时，最大限度地提高设备利用率和机器性能。

    然而，人工测量性能的方法仍然普遍、耗时且不可靠：据估计，这种方法会使工厂损失 5 至 30 个性能点。

    在这种情况下，集成一个专用工具是非常有意义的，它将成为您提高机器性能的精益方法的盟友。

     

    机器性能损失的不同类型

     

    在工业环境中，造成性能损失的原因可能多种多样，但有一份最常见的损失清单。以下是一份并不详尽的清单：

    设备损失

    • 故障造成的损失
    • 设置造成的损失
    • 工具更换造成的损失
    • 启动损失
    • 微型站和空转造成的损失
    • 低速造成的损失
    • 缺陷和返工造成的损失
    • 计划停止和车间关闭造成的损失

    与劳工有关的损失

    • 管理损失
    • 执行速度造成的损失
    • 生产线组织造成的损失
    • 物流损失
    • 测量和调整造成的损失

    材料、工具和能源损耗

    • 能量损失
    • 工具损失
    • 材料产量造成的损失

    带有 16 个 TPM 损失的 TRS 分析，Christophe Hohmann 网站

    从这份清单中，您可以根据导致性能下降的各种事件进行有针对性的数据收集，并确定其来源。

    大多数制造商都非常了解导致效率损失的原因，这些原因会使机器无法达到最佳性能。

    在大多数情况下，这些都是 “简单 ”的问题，但往往由于缺乏时间、资金或技术/管理技能而处理不当。因此，问题不在于发现问题，而在于衡量问题，确定问题的轻重缓急，最重要的是，按照正确的优先顺序，采取正确的纠正措施来处理这些问题。

    我们如何为团队提供简单易懂的信息，帮助他们做出决策并支持他们努力提高绩效？为他们提供透明的信息，让他们了解资产不达标的原因，并支持他们采取行动加以改进。

     

    专用监测工具，促进您的改进过程

     

    性能监控工具不仅能让你快速找出性能损失的原因，还能让你实施正确的改进计划。

    对损失源的分析必须针对贵公司的具体情况。 事实上，应由贵公司在损失起源处确定事件的源头，例如维护、质量或管理故障等。

    只有定制化才能使您适应，尤其是促进工具的使用，从而改变日常行动，为公司创造更多价值。

     

    以下是这种工具能为您的组织带来的一些好处：

    对操作员而言：可在停机时自动通信，实时了解生产率。

    对于管理者：实时掌握设备运行状况，简化分析，快速提出改进建议。

    维护方面：分析经常性损失的原因可以调整或确定维护系统。

    管理层：提供信息，以便更好地分析设备负载率，从而指导投资政策或团队组织。

     

    贵组织的所有成员都将受益于这些数据，从而快速、高效、透明地实施改进流程。

    您可能还对以下内容感兴趣

    要了解我们的最新活动和即将发布的文章，请在 Linkedin 上关注我们：TEEPTRAK

    [/et_pb_text][/et_pb_column][/et_pb_row][/et_pb_section]