Manutenzione predittiva applicata con successo: moneo presso Nissha

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Nissha Metallizing Solutions, leader mondiale nella produzione di carta metallizzata di alta qualità per packaging premium ed etichette, utilizza la manutenzione predittiva per aumentare in modo significativo l’efficienza produttiva. Combinando la sensoristica intelligente di ifm con l’analisi basata su AI di moneo, l’azienda ottiene una trasparenza costante sullo stato di salute delle macchine e riduce al minimo i tempi di fermo imprevisti. Nel sito produttivo italiano, il monitoraggio in tempo reale di vibrazioni, temperatura, pressione e umidità fornisce la base dati necessaria per il rilevamento tempestivo di eventuali anomalie. Questo approccio predittivo consente al team di manutenzione di identificare schemi di usura, intervenire prima che si verifichino guasti e garantire il funzionamento affidabile degli impianti critici. Cosa imparerai in questo video: • Come la manutenzione predittiva aumenta il tempo di attività e la stabilità operativa • Come i sensori ifm forniscono dati accurati e in tempo reale sulle condizioni • Come l’intelligenza artificiale di moneo identifica le anomalie prima che si trasformino in guasti • Come gli insights basati sui dati consentono una pianificazione proattiva della manutenzione Perché ifm? • Trasparenza totale: sensori + connettività + analisi dei dati • Rilevamento tempestivo per evitare costosi fermi macchina non programmati • Manutenzione predittiva scalabile su più siti produttivi