Fallstudie: Wie kann das Problem der langsamen Arbeit einer Fensterreinigungsmaschine gelöst werden?

Eine große Hotelkette mit zahlreichen Glasfenstern und -fassaden hatte kürzlich in eine Flotte von Fensterreinigungsrobotern investiert, um ihre Reinigungsabläufe zu optimieren. Allerdings stießen sie schnell auf ein erhebliches Problem: Die Roboter reinigten viel zu langsam, störten den täglichen Betrieb des Hotels und erforderten häufige manuelle Eingriffe. Frustriert über die Verzögerungen und Ineffizienzen wandte sich das Managementteam des Hotels an uns, um eine Lösung zu finden, in der Hoffnung, die Leistung der Roboter zu optimieren und ihren Reinigungsprozess wieder in Gang zu bringen.

Die größte Herausforderung war der langsame Betrieb der Roboter, der bei weitem nicht der versprochenen Effizienz entsprach. Der Kunde gab Rückmeldung, dass die Roboter deutlich länger zum Fensterputzen brauchten als erwartet. Unsere Aufgabe bestand darin, die Grundursache des Problems zu identifizieren und eine Lösung zu implementieren, die die Leistung der Roboter steigert, ohne die Reinigungsqualität zu beeinträchtigen.

Durch eine umfassende Analyse und anschließende Anpassungen konnten wir die Reinigungsgeschwindigkeit der Roboter deutlich verbessern. Die verbesserte Leistung erfüllte nicht nur die Erwartungen des Kunden, sondern übertraf sie sogar. Dadurch wurde das Vertrauen in den Automatisierungsprozess wiederhergestellt und der Bedarf an manueller Arbeit reduziert. Kasse unsere maßgeschneiderten Produkte

1. Erstdiagnose und Analyse: Wir begannen mit einer gründlichen Analyse des bestehenden Setups des Kunden. Dabei wurden die Betriebsparameter der Roboter, die Softwareeinstellungen und der physische Zustand der von ihnen gereinigten Fensterflächen überprüft.
2. Softwareoptimierung: Unsere Ingenieure haben festgestellt, dass der standardmäßige Reinigungspfadalgorithmus für die im Hotel verwendete Glasart ineffizient war. Wir haben die Software optimiert, um den Reinigungsprozess zu optimieren, sodass die Roboter in kürzerer Zeit eine größere Fläche abdecken und dabei die Gründlichkeit beibehalten können.
3. Hardware-Anpassungen: Neben Software-Optimierungen haben wir auch kleinere Hardware-Anpassungen an den Robotern vorgenommen. Diese Modifikationen verbesserten den Halt und die Bewegungsgeschwindigkeit auf der Glasoberfläche und trugen so zur Reduzierung der Reinigungszeit bei.
4. Testen und Iteration: Wir führten mehrere Testrunden in einer kontrollierten Umgebung durch und passten die Parameter der Roboter basierend auf Echtzeit-Leistungsdaten an. Nach mehreren Iterationen haben wir ein Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Qualität erreicht, das den Anforderungen des Hotels entsprach.
5. Implementierung und Schulung: Nachdem die Anpassungen abgeschlossen waren, haben wir die Änderungen in der gesamten Roboterflotte umgesetzt. Darüber hinaus haben wir das Hotelpersonal geschult, um sicherzustellen, dass es für die Verwaltung und Wartung der optimierten Roboter bestens gerüstet ist.
6. Laufende Unterstützung: Um eine nachhaltige Leistung sicherzustellen, boten wir fortlaufenden technischen Support und regelmäßige Wartungsprüfungen an, um sicherzustellen, dass die Roboter weiterhin mit höchster Effizienz arbeiten.