SUCCÈS

LE PARCOURS DE TRANSFORMATION DE L'OUTIL DE SAMSUNG

Samsung a rencontré des problèmes avec sa surveillance des moisissures. Aujourd'hui, bien qu'ils développent encore leur technologie, la numérisation des compteurs de moules s'est beaucoup améliorée. La solution eMoldino fournit également le matériel et les logiciels nécessaires pour numériser facilement et commodément les moules.

Découvrez pourquoi la surveillance de l'outillage est importante.

  • Samsung Electronics a choisi eMoldino pour remplacer ses systèmes manuels de collecte et de saisie de données, mais a appris plus tard que la solution peut également aider à maximiser la longévité des moules, la maintenance prédictive et l'optimisation des coûts.

  • Samsung a utilisé les nombres de coups réels du moule et les informations de nombre de coups conçues pour déterminer les taux d'utilisation de leurs moules, identifiant ainsi la durée de vie précise de leurs moules.

  • Samsung a créé une méthode rigoureuse de planification de la maintenance prédictive basée sur les informations sur l'état des moisissures. La maintenance prédictive est plus bénéfique que la maintenance corrective, car les temps d'arrêt impliqués dans cette dernière sont trop coûteux - coûtant en moyenne 22 000 $ par minute d'arrêt dans l'industrie automobile.

  • Grâce à eMoldino, Samsung a pu économiser environ 0,4 milliard de dollars au fil des ans en réduisant d'environ 50 % sa production annuelle de moules. Cela a été possible en permettant une planification et une efficacité améliorées de la gestion par Samsung de ses moules et de ses fournisseurs.

  • Avant de travailler avec eMoldino, Samsung distribuait souvent ses moules aux fournisseurs, les perdait de vue et les découvrait en train de collecter de la poussière dans des installations de fournisseurs complètement inattendues. Après la mise en œuvre du moule IOT sans fil eMoldino, ils pouvaient alors localiser les emplacements de leur moule et les empêcher de se perdre.

  • Samsung est passé de la maintenance préventive à la maintenance prédictive. Les bénéfices acquis sont nombreux mais surtout les risques de migration et d' optimisation des coûts.

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  • Aujourd'hui, Samsung travaille avec eMoldino et continue de tester et de développer les logiciels et le matériel pour améliorer leur maintenance prédictive et leur gestion de la qualité grâce à la mise en œuvre de l'IA et de l'apprentissage automatique pour adopter l' industrie de l'outillage 4.0.

L'impact de l'IA et du Machine Learning sur l'outillage.

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