Sie steuern Ihre Fertigung im Blindflug, obwohl Sie auf einem Berg von Daten sitzen?
Ihre Maschinen produzieren riesige Datenmengen, aber diese werden nicht systematisch gesammelt, gespeichert oder analysiert. Die Ursachen für plötzliche Maschinenstillstände oder Qualitätsschwankungen bleiben im Dunkeln. Entscheidungen zur Prozessoptimierung treffen Sie auf Basis von Erfahrung und Bauchgefühl, nicht auf Basis von harten Fakten. Sie lassen jeden Tag bares Geld liegen, weil Sie das Gold in Ihren eigenen Daten nicht nutzen.
Die Mine: Anbindung von Maschinen & Aufbau der Datenplattform (IIoT)
Wir bauen den Zugang zu Ihrem Rohstoff. Wir helfen Ihnen, Ihre Maschinen und Anlagen an eine zentrale Datenplattform anzubinden (Industrial Internet of Things, IIoT). Wir schaffen die Infrastruktur, um die riesigen Mengen an Sensordaten, Steuerungsparametern und Prozessdaten in Echtzeit zu sammeln und in einem zentralen Data Lake oder einer Time-Series-Datenbank zu speichern. Dies ist das Fundament für jede datengetriebene Optimierung.
Das Goldwaschen: Datenanalyse & Predictive Maintenance
Wir trennen das Gold vom Gestein. Unsere Data Scientists analysieren Ihre historischen und Echtzeit-Daten, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Die Königsdisziplin ist die Predictive Maintenance: Wir entwickeln Machine-Learning-Modelle, die auf Basis von Vibrations‑, Temperatur- oder Druckdaten den Ausfall einer Komponente vorhersagen. So können Sie von einer teuren, reaktiven Instandhaltung zu einer planbaren, vorausschauenden Wartung wechseln.
Die Veredelung: Prozessoptimierung & Qualitätsverbesserung
Wir schmieden das Gold zu Barren. Die gewonnenen Erkenntnisse werden genutzt, um Ihre Prozesse aktiv zu verbessern. Wir identifizieren die optimalen Maschinenparameter für maximale Qualität und minimalen Ausschuss. Wir finden die wahren Ursachen für Engpässe und ineffiziente Abläufe. Durch interaktive Dashboards geben wir Ihren Produktionsleitern und Ingenieuren ein Werkzeug an die Hand, um die Fertigung Tag für Tag datenbasiert zu optimieren.
