Maschinenausfällen voraus sein, überall auf der Welt

Der Weg zu den Maschinen für Inspektionen und Reparaturen ist nicht nur zeitaufwändig und ineffizient, sondern erzeugt auch unerwünschte Risiken und Kosten, insbesondere wenn das Ergebnis „kein Fehler gefunden“ lautet.

Die speziell entwickelte KI, auf der Senseye PdM basiert, stellt sicher, dass Ihre Maschinen korrekt und effizient laufen. Sie überwacht Ihre Maschinen ständig auf Probleme, jetzt und in Zukunft, und liefert alle Analysen, die Sie benötigen, um aus der Ferne sichere Wartungsentscheidungen für Tausende von Maschinen zu treffen.

Überwachen Sie Tausende von Anlagen, jederzeit und überall

Manuelle Überwachung von Tausenden von Anlagen ist zeitaufwändig und erfordert hohen Personalaufwand.

Als Cloud-basierte Plattform reduziert Senseye PdM diese Belastung, indem es Ihren Teams die Möglichkeit gibt, den Zustand aller Maschinen von jedem Ort der Welt aus zu überwachen – durch einfaches Einloggen über einen beliebigen Webbrowser auf einem Laptop, Desktop oder Mobilgerät.

Minimieren nicht notwendiger Reisen

Die Anreise zur Überwachung und Inspektion von Maschinen kostet Zeit, die anderweitig besser genutzt werden kann.

Da Ihre Teams mit Senseye PdM die Anlagen aus der Ferne und automatisch überwachen, können erforderliche Reisen erheblich reduziert werden. Dies erhöht Produktivität und Ihr Team kann sich auf wichtigere Aufgaben konzentrieren.

Reduzieren Sie Ihre Umweltbelastung

Überwachung von Maschinen vor Ort zwingt viele Ihrer Mitarbeiter zum Pendeln, was die Kohlenstoffemissionen Ihres Unternehmens erhöht.

Zugriff auf Senseye ist über einen beliebigen Webbrowser möglich und Inspektionen können jederzeit und von jedem Ort aus erfolgen. Dadurch hat Ihr Team mehr Zeit für kritische Aufgaben und einen proaktiveren Ansatz bei der Instandhaltung.

Es ist Zeit zu handeln

90%
der Wartungsarbeiten werden als „kritisch“ eingestuft
24%
der gesamten Produktionskosten sind auf ungeplante Ausfallzeiten zurückzuführen
300%
die Prozentzahl, um die ungeplante Ausfallzeiten unterschätzt werden
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