Mit Predictive Maintenance zu neuen Kundenservices für Schenck Process
Entwicklung eines „Health Indicator“ auf Basis von Echtzeitdaten zur Erhöhung der Maschinenverfügbarkeiten für die Schenck Process Europe GmbH.
MehrEffizientere Prozesse, eine höhere Qualität oder neue digitale Services: Die Einsatzmöglichkeiten von Data Science im Maschinen- und Anlagenbau sind genauso vielfältig, wie die sich daraus ergebenden Vorteile. Mit über 10 Jahren Erfahrung sind wir der Ansprechpartner rund um das Thema Data Science für den Maschinenbau.
Wir verwandeln die Maschinendaten in echte Assets und schaffen für Maschinenbauer Wettbewerbsvorteile auf Basis von Daten und Algorithmen. Dafür unterstützen wir den Maschinenbau sowohl bei der Realisierung von Analyseprojekten, als auch beim Aufbau von Wissen und der passenden Technologielandschaft für den produktiven Einsatz von Data Science.
Analyse von Sensordaten zur Erkennung von Anomalien im Vorfeld von historischen Ausfällen. Schaffung der Möglichkeit, Probleme zu erkennen, bevor sie tatsächlich auftreten.
Entwicklung eines "Health-Indicators" über den Zustand der Maschinen. Die Kundenzufriedenheit steigt durch ein besseres Verständnis über den aktuellen Maschinenstatus und die höhere Verfügbarkeit der Anlagen.
Einsatz von Deep Learning für eine kontinuierliche Qualitätsüberwachung und zur frühzeitigen Erkennung von fehlerhaften Schweißnähten auf Basis von Bilddaten.
Aufbau eines digitalen Zwillings, zur Bündelung aller relevanten Maschineninformationen und zur Analyse von 3D-Modellen der einzelnen Maschinenkomponenten.
Ermittlung und Analyse aller relevanten Einflussgrößen für eine zuverlässige Vorhersage der Abschlusswahrscheinlichkeit. Instrument zur Steuerung des Aufwands bei der Angebotserstellung und für die Verbesserung der Umsatzprognose.
Entwicklung eines Algorithmus, der strukturelle Fehler bei der Erfassung der Betriebsstunden von Maschinen erkennt und diese angemessen korrigiert. Die Basis für weitere Analyseschritte.
Use Cases, Strategien, Erfolgsgeschichten: Erfahren Sie, wie Data Science im Maschinenbau aus Daten echte Mehrwerte generieren kann und wie Sie Hürden auf dem Weg dorthin erfolgreich nehmen können.
Whitepaper: Datengestützte Mehrwerte im Maschinenbau
Thema: „Null-Fehler-Strategie von TRUMPF“ und wie die Data-Science- und Machine-Learning-Plattform YUNA dabei hilft
„eoda ermöglicht es uns Probleme zu beheben, bevor sie tatsächlich auftreten. Dank der Datenauswertung in Echtzeit reduzieren wir Ausfallzeiten, optimieren Prozesse und erhöhen gleichzeitig die Verfügbarkeit der Maschinen.“
Marco Holzer
Leiter PM & Logistik Services
„Wir haben mit eoda eine Digitale Maschinenakte entwickelt, die uns im Service hilft, Ersatzteilklärungen zu beschleunigen, Funktionserweiterungen zu analysieren […] und einen Verwendungsnachweis zu führen.“
Dr. Ulrich Faisst (im Datenbusiness Podcast)
Digital Transformation Officer