Data Science in der Industrie
Die in den Maschinen verbaute Sensorik macht Fertigungsprozesse zu echten Datenlieferanten. Daten, die ein riesiges Potenzial für Industrieunternehmen darstellen welches es zu erschließen gilt.
Dabei unterstützen wir Industrieunternehmen seit über 10 Jahren. Unsere Data-Science-Lösungen machen die Produktion smarter und verhelfen Ihnen zu einer höheren Produktqualität, effizienteren Prozessen oder steigenden Verfügbarkeiten Ihrer Fertigungsanlagen.
Data Science in der Industrie
Die in den Maschinen verbaute Sensorik macht Fertigungsprozesse zu echten Datenlieferanten. Daten, die ein riesiges Potenzial für Industrieunternehmen darstellen welches es zu erschließen gilt. Dabei unterstützen wir Industrieunternehmen seit über 10 Jahren. Unsere Data-Science-Lösungen machen die Produktion smarter und verhelfen Ihnen zu einer höheren Produktqualität, effizienteren Prozessen oder steigenden Verfügbarkeiten Ihrer Fertigungsanlagen.
Eine Auswahl der Fragen, die wir in unseren Data-Science-Projekten in der Industrie beantwortet haben:
Wie kann die Verfügbarkeit der Fertigungsmaschinen erhöht werden?
Die Antwort heißt Predictive Maintenance. Erkennung von Mustern in den Sensordaten der Maschinen, die auf Probleme schließen lassen, bevor sie tatsächlich auftreten. So können proaktiv Wartungsmaßnahmen ergriffen werden, ehe es zu ungeplanten Ausfällen kommt.
Wie lassen sich Qualitätsschwankungen in der Produktion frühzeitig erkennen?
Durchführung von Clusteranalysen, um die unterschiedlichen Qualitätslevel der produzierten Waren zu kategorisieren. Muster in der Abfolge dieser Cluster in der Fertigung geben frühzeitig Aufschluss über auftretende Qualitätsabweichungen.
Wie lässt sich die Qualitätsüberwachung automatisieren?
Einsatz einer KI zur Bilderkennung, um fehlerhafte Schweißnähte frühzeitig identifizieren und in den Produktionsprozess eingreifen zu können. Dadurch können Informationen einbezogen werden, die manuell in der Komplexität und Menge nicht auszuwerten sind.
Wie können Kosten im Produktionsverlauf eingespart werden?
Durch die frühzeitige Erkennung von Produktionsfehlern. Auf Basis der Sensordaten einzelner Prozessschritte kann die Qualität des finalen Outputs prognostiziert werden und Teile bei negativer Prognose frühzeitig ausgeschossen werden - dies hilft wertvolle Fertigungsressourcen einzusparen.
Wie kann der Kundenservice verbessert werden?
Entwicklung einer digitalen Maschinenakte. Diese ermöglicht es, einfach und intuitiv den Zustand der Maschinen zu kontrollieren und liefert dadurch wertvolle Informationen für die Koordination der Wartung und Instandhaltung.
Wie lässt sich die Produktion bedarfsgerechter steuern?
Prognose der zukünftigen Absatzmengen durch die Verknüpfung vielfältiger Daten, wie den historischen Absatzmengen, bestehenden Preisaktionen oder saisonalen Effekten.
Case Study:
Condition Monitoring und Predictive Analytics für WEISS
Basieren auf unsere Data-Science-Plattform YUNA haben wir die WEISs-Gruppe bei der Entwicklung neuer Servicebausteine unterstützt. Die neuen Services basieren dabei auf datenbasierter Wartung. Erfahren Sie mehr!
Case Study:
Entwicklung eines "Health Indicators" für die Schenck Process Europe GmbH
Die Vorhersage von Zustandsänderungen von Maschinen ist ein wichtiger Faktor bei der Steigerung ihrer Wirtschaftlichkeit. Auch hier können neue Dienste entstehen. Erfahren Sie, wie wir Schenck dabei geholfen haben!
Case Study:
Predictive Maintenance – TRUMPF Lasertechnik
Durch die Analysen von Millionen von Sensordaten haben wir es ermöglicht die Ausfälle von Maschinen vorhzusagen. So konnte TRUMPF nicht nur Kosten sparen - mit einem proaktiven Support, konnte das Geschäftsfeld erweitert werden. Erfahren Sie mehr!
Lösungen:
YUNA - skalierbar und nutzerfreundlich!
YUNA deckt alle Schritte zur Konzeption, Ausführung und Verwaltung datenbasierter Dienste ab. Als zentrale Plattform lassen sich verschiedenste Use Case abbilden und optimieren. Erfahren Sie mehr!