Data Science im Maschinenbau

Effizientere 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.

Eine Auswahl der Fragen, die wir in unseren Projekten für Maschinen- und Anlagenbauer beantwortet haben:


Wie lässt sich eine vorausschauende Instandhaltung erreichen?


Analyse von Sensordaten zur Erkennung von Anomalien im Vorfeld von historischen Ausfällen. Schaffung der Möglichkeit, Probleme zu erkennen, bevor sie tatsächlich auftreten.

Wie lässt sich ein neuer Kundenservice auf Datenbasis schaffen?


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.

Wie lässt sich die Produktqualität kontinuierlich verbessern?


Einsatz von Deep Learning für eine kontinuierliche Qualitätsüberwachung und zur frühzeitigen Erkennung von fehlerhaften Schweißnähten auf Basis von Bilddaten.

Wie lässt sich die Produktion effizienter gestalten?


Aufbau eines digitalen Zwillings, zur Bündelung aller relevanten Maschineninformationen und zur Analyse von 3D-Modellen der einzelnen Maschinenkomponenten.

Wie lässt sich die Prognose der Hit Rate von Angeboten verbessern?


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.

Wie lassen sich Datenqualitätsprobleme bei Betriebsstunden erfolgreich lösen?


Entwicklung eines Algorithmus, der strukturelle Fehler bei der Erfassung der Betriebsstunden von Maschinen erkennt und diese angemessen korrigiert. Die Basis für weitere Analyseschritte.

Arrow left Arrow right

Ausgewählte Referenzprojekte


Predictive Maintenance – TRUMPF Lasertechnik

eoda hat TRUMPF Lasertechnik dabei geholfen ihren "Industrie 4.0 - Reifegrad" auf Basis von Daten und Algorithmen zu erhöhen.

Mehr
Predictive Maintenance Trumpf Control Room

Mit Predictive Maintenance zu neuen Kundenservices

Entwicklung eines „Health Indicator“ auf Basis von Echtzeitdaten zur Erhöhung der Maschinenverfügbarkeiten für die Schenck Process Europe GmbH.

Mehr
Firmensitz von Schenck Process

Predictive Maintenance mit Deep Learning

Wir haben für einen Maschinenbauer ein Deep-Learning-Modell entwickelt um Maschinenstörungen verlässlich prognostizieren zu können.

Mehr
smarthpone-industrie-inhalte

Unsere Data-Science-Leistungen


Erschließen Sie Ihr Datenpotenzial.
Wir unterstützen Sie dabei.
Ihr Ansprechpartner:
Oliver Bracht

Kontakt aufnehmen
bild-oliver-bracht