परियोजना पृष्ठभूमि
ग्राहक चीन की शीर्ष 10 लॉजिस्टिक्स कंपनियों में से एक है, जिसके पास देश भर में 50+ सॉर्टिंग सेंटर हैं और उपकरण संपत्ति 1 अरब युआन से अधिक है। पारंपरिक ब्रेकडाउन रखरखाव मॉडल के कारण उपकरण की खराबी बार-बार होती थी, जिससे हर साल उपकरण डाउनटाइम के कारण 2 करोड़ युआन से अधिक का नुकसान होता था।
मुख्य समस्याएँ
समाधान
हमने ग्राहक के लिए एक एंड-टू-एंड IoT+AI भविष्यसूचक रखरखाव प्रणाली तैयार की：
1. IoT डेटा संग्रह परत
2. AI पूर्वानुमान इंजन
3. दृश्य संचालन डैशबोर्ड
4. स्वचालित वर्क ऑर्डर सिस्टम
प्रभाव डेटा
| संकेतक | पूर्व स्थिति | बाद की स्थिति | सुधार |
|---|---|---|---|
| खराबी डाउनटाइम दर | 12% | 1.5% | 87.5% |
| वार्षिक रखरखाव लागत | 8 मिलियन युआन | 4.4 मिलियन युआन | -45% |
| औसत मरम्मत समय | 4 घंटे | 1.5 घंटे | 62.5% |
| स्पेयर पार्ट्स इन्वेंटरी टर्नओवर | 90 दिन | 45 दिन | 50% |
| अनियोजित डाउनटाइम घटनाएँ | 36 बार/वर्ष | 5 बार/वर्ष | 86% |
