Ungeplante Produktionsausfälle sorgen in der Industrie für hohe Verluste. Ist die Maschinenverfügbarkeit eingeschränkt, können häufig die Produktionsziele und die gebuchten Aufträge nicht eingehalten werden. Um diesen Problemen vorzubeugen, werden viele Wartungen durchgeführt oder Mechaniker sowie die notwendigen Ersatzteile für eine direkte Reparatur eingeplant. Beides führt zwar zu geringen Ausfallzeiten, gleichzeitig aber auch zu höheren Wartungskosten.
Mit smarten Produkten und Data Science können neue Lösungen für die Industrie 4.0 angeboten werden. Durch Predictive Maintenance, also vorausschauende Instandhaltung, wird der Betrieb von Maschinen automatisch überwacht und Ausfallzeiten vorhergesagt. Dies ermöglicht sowohl eine Senkung der Ausfallzeit als auch eine Reduzierung von Wartungskosten.
“In Zukunft werden menschliche Ressourcen aktiv und gezielt durch datengetriebene Automatisierung unterstützt. ”
Die vorausschauende Instandhaltung stellt für Unternehmen eine höchst individuelle Angelegenheit dar. Es gibt zahlreiche und teils einzigartige zu berücksichtigenden Faktoren, die ein zuverlässiges automatisiertes Monitoring gewährleisten. Welche Sensoren werden für die jeweiligen Maschinen benötigt? Wie werden geeignete Daten für eine Erkennung von Anomalien ermittelt? Welches Data Science Modell liefert die besten Ergebnisse?
Solche und viele weitere Fragen gilt es von Beginn an bis in das kleinste Detail zu klären. Deshalb analysieren wir jedes einzelne Projektvorhaben umfangreich wie gründlich und zerlegen es in seine kleinsten Komponenten, um zu einer differenzierten Ausgangslage zu gelangen. Diese Informationen verarbeiten wir anschließend mit hohem Level of Detail, um darauf basierend ein performantes KI-gestütztes Prognosemodell zu entwickeln.
Maschinen und Produkte werde als „smart“ bezeichnet, wenn sie die Möglichkeit der Datensammlung und Datenübertragung besitzen. Dies können sowohl Alltagsgegenstände wie Kühlschränke oder Lampen, aber auch Maschinen in Produktionsprozessen sein. Smart Products liefern die Datengrundlage, um durch Data Analytics effizientere Produktionsketten zu ermöglichen oder gänzlich neue Geschäftsfelder zu erschließen.
Edge Computing ist eine dezentrale Datenverarbeitung und der Gegensatz zum Cloud Computing. Edge Computing wird vor allem im IoT-Kontext eingesetzt. Hierbei werden Daten von Smart Products lokal vorverarbeitet, um entweder zeitkritische Entscheidungen auf Basis dieser Daten zu treffen oder um im Nachgang nur eine geringere Datenmenge in die Cloud zu übertragen.
IoT-Projekte mit einer Vielzahl an Daten sorgen für neue Anforderungen an die Data Architecture. Für die IoT-Architecture ist die ideale Verbindung von Edge Computing und Cloud Computing entscheidend, damit eine möglichst schnelle Datenverarbeitung erfolgen kann.
