Predictive Maintenance: Maschinenzuverlässigkeit steigern
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Mit Data Science zur vorausschauenden Instandhaltung

Wir implementieren Predictive Maintenance in Ihre Industrieprozesse.

 

Wenn Condition Monitoring, also die permanente Überwachung von Maschinendaten, auf unser Know-how im Bereich Data Science trifft, lassen sich Wartungsarbeiten proaktiv koordinieren, Ausfälle vermeiden und Arbeitsabläufe optimieren.

Im Zuge der digitalen Transformation und der verstärkten Machine-to-Machine-Kommunikation sind Industrieanlagen zumeist standardmäßig mit Sensoren ausgestattet. Informationen über Temperaturen oder Vibrationen in Kombination mit Leistungsdaten, Wartungsberichten und externen Datenquellen sind die Wissensbasis für eine vorausschauende Instandhaltung.

Durch den Einsatz von Advanced Analytics erkennen wir Muster in historischen Daten und entwickeln für Sie Prognosemodelle, die Ihnen helfen, defekte Bauteile zu ermitteln bevor ein Schaden an der Maschine entsteht.

 

Die Vorteile

Optimierte Zuverlässigkeit

Der unvorhergesehene Ausfall einer Industrieanlage kann zu Lieferengpässen führen. Mit Predictive Maintenance können Sie unvorhergesehene Maschinenausfälle vermeiden und die Produktionsplanung besser an den tatsächlich notwendigen Wartungsarbeiten ausrichten. 

Senkung der Kosten

Ein Maschinenausfall verursacht teure Ausfallzeiten, die notwendige Instandhaltung Personal- und Materialkosten. Predictive Maintenance ermöglicht es Ihnen Instandhaltungen bedarfsgerecht zu koordinieren, unnötige Wartungsarbeiten zu vermeiden und Umsatzeinbußen durch Produktionsstillstände zu reduzieren. 

Verbesserung von Arbeitsabläufen

Die kontinuierliche Auswertung der Maschinendaten ermöglicht Ihnen ein tiefergehendes Verständnis von Ihren Maschinen. Über die frühzeitige Erkennung von drohenden Störungen hinaus können Sie durch den Einsatz von Data Science Bedienfehler oder fehlerhafte Konfigurationen erkennen und dadurch Betriebsabläufe und die Qualität des Outputs verbessern.

Case Study

Predictive Maintenance bei TRUMPF Lasertechnik

TRUMPF ist im Bereich industrieller Laser und Lasersysteme Weltmarkt- und Technologieführer. eoda hat der TRUMPF Lasertechnik dabei geholfen ihren "Industrie 4.0 - Reifegrad" auf Basis von Daten und Algorithmen zu erhöhen. Die Unterstützung durch eoda reichte von der Schulung des TRUMPF Data-Science-Teams, über die komplexe Analyse der Maschinendaten, bis hin zur Integration von Datenanalysen in die Geschäftsprozesse mit einem Condition Monitoring Portal auf Basis des eoda | data science environments

Zur Case Study

 

 

Whitepaper: Predictive Maintenance

Was sind die Hintergründe von Predictive Maintenance? Wie lässt sie sich erfolgreich umsetzen? Welche Vorteile ergeben sich für Sie? Diese und viele weitere Fragen rund um die vorausschauende Instandhaltung beantwortet unser  Whitepaper „Predictive Maintenance (mit R)“. Erfahren Sie, wie Sie mit der freien Analysesoftware R Ihre Instandhaltungsprozesse optimieren können.

Whitepaper "Predictive Maintenance (mit R)"

 

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Unser Vorgehen

In drei Schritten vom Use Case zur Operationalisierung von Data Science.

Unsere Überzeugung

Wissenstransfer und Ganzheitlichkeit statt Blackbox-Ansatz und Nischendenken gehören zu unserer Überzeugung.

Unsere Produkte

Mit dem eoda | data science environment und dem eoda | operateR bieten wir Ihnen zentrale Bausteine für den produktiven Einsatz von Analytik im Unternehmen.

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