Ha nincs adat, nincs megtérülés. Mi valós idejű szenzoradatokból, prediktív modellekkel és digitális munkalappal csökkentjük az állásidőt és növeljük az OEE-t – magyar gyártó és logisztikai cégek igényeire hangolva.
Folyamatoptimalizálás: gyors, mérhető üzleti eredmény
- Kevesebb leállás: anomáliaészlelés és prediktív karbantartás még a hiba előtt beavatkozást indít.
- Magasabb termelési rendelkezésre állás: sorok és gépek állapota valós időben, torlódások előrejelzése.
- Költségcsökkentés: célzott beavatkozások, felesleges alkatrészcserék és túlkarbantartás megszüntetése.
- Audit‑kész nyomon követés: digitális munkalap és visszakereshető eszköztörténet (GxP, ISO, IATF).
- Skálázható architektúra: perem‑IoT + felhő, nyílt API, ERP/CMMS/MES integráció.
Kérjen folyamat‑auditot az itone.hu-tól – 30 perc, sallang nélkül →
IoT alapú eszközfelügyelet: állapot, energia, környezet
Gyűjtjük a kritikus gépparamétereket (rezgés, hőmérséklet, áramfelvétel, nyomás, áramlás, zaj), és üzemi környezetet (pára, hőmérséklet, por). Az adatok perem‑feldolgozással tisztulnak, majd a felhőben egyesülnek a karbantartási történelemmel és a munkalapokkal. Eredmény: egységes eszközkép, amit bárki megért a műszaktól a vezetésig.
- Riasztások és jegyek automatán – nem kézzel írt papírok.
- Energiaprofilok és csúcsterhelések – azonnali megtakarítási ötletek.
- Mobil felület – fénykép, videó, hangjegy könnyen csatolható.
Prediktív karbantartás: hiba megelőzése, nem tűzoltás
A gép „szól”, mielőtt megállna. Idősoros adatokból és meghibásodási mintákból anomália‑ és előrejelző modellek azonosítják a kockázatot. Az ajánlások digitális munkalappá válnak, ütemezéssel és alkatrész‑listával – vagyis a „teendő” azonnal a műhelyben landol.
- Modellek a kritikus eszközökre (motorok, szivattyúk, csapágyak, kompresszorok, konvejorok).
- Átlátható magyarázat (explainable AI): miért jelez a rendszer, mit tegyen a technikus.
- Folyamatos tanulás: minden lezárt munkalap visszatanítja a modellt.
Prediktív pilot 6–8 hét alatt – egyeztesse az itone.hu csapatával →
Digitális munkalap: papír nélkül, auditálhatóan
Vége a ceruzás, olvashatatlan jegyzeteknek. A digitális munkalap minden lépést és felelőst rögzít; a fotós és videós bizonyítékok egy kattintás. A rendszer ERP/CMMS/MES integrációval biztosítja, hogy a készlet és a költségközpont is naprakész legyen.
- Előre kitöltött sablonok, checklistek, hibafa-navigáció.
- Offline mód mobilon – gyenge Wi‑Fi esetén sem áll le a munka.
- Valósidejű KPI: MTBF, MTTR, OEE, backlog, SLA.
Kérjen digitális munkalap bemutatót az itone.hu szakértőitől →
Iparágspecifikus alkalmazások Magyarországon
Autóipari beszállítók (Győr, Kecskemét, Esztergom): festő- és hegesztősorok prediktív csapágycsere, robotkar‑diagnosztika, energia‑optimalizálás csúcsterhelés előtt.
Elektronika (Tatabánya, Komárom): tisztatéri környezetmonitorozás, rework‑arány és selejt ok‑okozati elemzése.
Élelmiszeripar (Bács‑Kiskun, Békés): HACCP‑kompatibilis hőmérséklet‑ és higiénia‑log, CIP‑folyamatok felügyelete.
Logisztika (Budapest‑agglomeráció): targoncák és kapuk IoT‑telemetriája, rakodási ciklusidők optimalizálása.
Ipar 4.0 szoftver, ami a valóságban is működik
Őszintén: a legtöbb digitális projekt azért bukik, mert a folyamat nincs rendben. Mi nem csak szoftvert adunk, hanem folyamat‑auditot, adattisztítást, változásmenedzsmentet és oktatást. Ha az adata gyenge, megmondjuk. Ha az ROI nem áll össze, nem erőltetjük – előbb a „házimunka”, aztán a modell.
- Gyors felmérés: eszköz‑ és adat‑inventár, kritikus pontok.
- Pilot: 1–3 kritikus gép, 6–8 hét, tiszta KPI.
- Üzembe állítás: integráció ERP/CMMS/MES rendszerekhez.
- Skálázás: gyártócsarnok → több telephely.
- Támogatás: SLA, model‑monitoring, tudásátadás.
Következő lépés: beszélgessünk az üzleti célokról
Nem buzzwordöket szállítunk, hanem állásidő‑ és költségcsökkentést. Küldjön 3 adatpontot: mely gépek a kritikusak, mekkora az átlagos havi állásidő, mennyibe kerül egy óra leállás – és kap egy célzott tervet.
Ingyenes konzultáció az itone.hu‑n →
Természetes backlink: további megoldások és esettanulmányok: itone.hu