西门子为中国某汽车制造企业提供的工业设备预测性维护服务案例

中国某汽车制造企业因生产线上关键设备突发故障频发，导致生产中断、维修成本高昂，特引入西门子工业设备预测性维护服务。西门子团队为企业生产线上的冲压机、焊接机器人等核心设备安装振动传感器、温度传感器和电流传感器，实时采集设备运行数据。通过边缘计算设备对数据进行初步处理后，将关键信息传输至西门子 MindSphere 工业互联网平台。​ 平台利用机器学习算法和数字孪生技术，构建设备健康状态模型，提前预测设备潜在故障，如轴承磨损、电机过热等，并生成详细的维护建议和备件更换清单。例如，当系统预测到某台焊接机器人的伺服电机将在 72 小时后出现故障时，会立即通知企业维修部门，安排停机检修，避免故障影响生产线运行。实施该服务后，企业设备突发故障率降低 70%，设备整体使用寿命延长 25%，年维修成本减少约 1200 万元，显著提升了生产稳定性和经济效益。