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维护 / 维修（模具寿命管理 + 预测）
用数据而非经验管理模具寿命
基于模具使用数据，准确预测维护时点。
01
问题
・模具维护依赖作业人员的经验。
・缺乏准确的使用历史，难以判断合适的更换时点。
02
现有方式的局限
・更换过早导致成本上升，或应对过迟引发品质问题。
03
解决方式
・以模具使用量数据为基础管理寿命。
・以模次为基准预测维护时点。
04
预期效果
・减少不必要成本，实现模具寿命最优化。
・提升品质稳定性与生产效率。
导入案例
Before & After
Before
금형별 생산 데이터
확인 어려움
基于经验的维护
定期点检基准不明确
产生过度更换成本
品质问题事后应对
After
基于使用量的维护
以模次为基准的寿命管理
成本最优化
品质问题事先预防
导入案例
基于全球制造企业应用案例
全球制造企业以数据而非经验管理模具寿命。
全球制造企业中，很多是以经验或周期为基准管理模具维护时点。
由此产生不必要的更换成本，或因错过适当时机而引发品质问题。
ShotLine 支持以模具的实际使用数据为基础管理维护时点。
模具别使用次数与历史被自动记录，据此可更有体系地制定维护计划。
此外，还可识别长期未使用的模具，用于减少不必要的资产运营成本。
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