Historias de éxito
AML Sheffield
Advanced Manufacturing Ltd en Sheffield se propuso reducir el gasto de electricidad y el impacto del carbono en sus activos CNC. El emparejamiento de SensPro Industrial IoT con SensIT Energy Monitoring proporcionó visibilidad en tiempo real, señaló residuos inactivos y guió cambios de políticas simples que mejoraron la eficiencia y redujeron los costos operativos.
Nos sorprendió ver cuánta energía estábamos quemando solo por dejar las máquinas funcionando durante el fin de semana.
Alex Cotton
Gerente de Investigación y Desarrollo
Ver los datos del controlador CNC superpuestos con datos de potencia fue esencial para ver qué tan consistente era el uso de energía de un ciclo a un ciclo.
Roger Singleton, PhD CEng
Asesor de Investigación y Desarrollo
ROI y métricas de rendimiento
Impacto en toda la fábrica
Costo anual de electricidad evitado en 30 máquinas: ~£15,000
Ahorro de energía inactiva
Potencial de ahorro anual/máquina: ~507 £ basado en 0,726 kW de consumo en ralentí a 0,28£ por kWh.
Implementación rápida
Tiempo de implementación transcurrido: 1 turno
Tiempo de recepción de datos: Mismo día
Perfil del Cliente
Ubicación de la Instalación
Sheffield, Reino Unido
Sitio Web
https://www.amlsheffield.co.uk/ERP
Industria
Aeroespacial
Defensa
Energía
Nuclear
Máquinas
Maquinado CNC
Desafíos
AML necesitaba una manera práctica de ver dónde se estaba utilizando la energía en el taller. El equipo sospechaba que las máquinas se sentaban energizadas durante los descansos y fines de semana. Sin datos de alta resolución no podrían cuantificar el costo o los comportamientos de coach que impulsan un mejor uso de los activos.
AML Sheffield
Estrategia e Implementación
SensFlo instrumentó máquinas prioritarias con el SensPro IoT Box y SensiT Energy Monitoring. La frecuencia de muestreo se ajustó por activo de milisegundos a minutos. El monitoreo de GCODE a través de API correlacionó la carga eléctrica con pasos específicos del programa. Los datos se transmiten a la nube para una revisión de varias semanas por AML, Riscon Solutions y SensFlo. El equipo identificó períodos de inactividad, picos de liberación de ESTOP y hábitos del operador que eran fáciles de abordar.
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Soluciones Utilizadas
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