Herausforderung

• Anforderungen an Flexibilität und Anpassungsfähigkeit

• Transparente Prozesse

• 24/7 Verfügbarkeit

• Steigende Qualitätsanforderungen

• Machine Sharing

Lösung: Real Time Prediction

• Verarbeitung von Streaming Data

• 24/7 Echtzeitanalysen auf einem Hadoop Cluster mittels Real time Condition Monitoring

• Vorhersagemodell auf Basis diverser Machine Learning Methoden

• Ausgabe der Vorhersagen auf allen Plattformen (Mobile, Web, etc.)

• Ursachenanalyse für Ausfälle

Nutzen

• Erhöhung der Kundenzufriedenheit und Transparenz

• Schnelle Reaktionszeiten

• Verbesserung der Prozesstransparenz zur Sicherstellung des Betriebs

• Effiziente Planung der Wartungsteams

• Verringerung von Ausfällen

Herausforderung

• Industrie 4.0

• Komplexe Prozessketten

• Hohe Qualitätsansprüche bei gleichzeitiger Produktvielfalt

• Verkürzte Lieferzeiten zum Endkunden

Lösung: Intelligent Quality Control

• Vollständige Qualitätssicherung durch Künstliche Intelligenz

• Echtzeitanalysen zur frühzeitigen Erkennung

• Analyse von Bildern und Sensordaten

• Ursachenanalyse zur nachhaltigen Beseitigung von Fehlerquellen

Nutzen

• Verringerung der Fehlproduktion

• Frühzeitige Ausbesserung aller Mängel

• Effizienteres Qualitätsmanagement

• Kontinuierlicher Verbesserungsprozess durch datengetriebene Qualitätssicherung

Herausforderung

• Automatisierung in der Logistik

• Robotik / Digitalisierung

• Flexibilisierung

• 24/7 Verfügbarkeit

Lösung: Objekterkennung

• Objekterkennung auf einem Kamera Live Stream einer Drohne

• Abgleich mit Produktionsdatenbank: Optical Character Recognition oder Barcode

• Anonymisierung von Personen auf Bildern und Videos

• Implementation mittels Tensorflow und Python

Nutzen

• Effizienzen heben

• Verbesserung der Bereitstellungs-zeiten von Produkten für Kunden

• Reduzierung manueller Lagerhaltung

• Fehlervermeidung durch Automation

• Identifizierung von Lagerleichen

• Flexible Anbindung an Kundensystemen

Herausforderung

• Digitalisierung und Vernetzung komplexer Produktionsabläufe

• Hohes Datenaufkommen

• Erschwerte Ursachenfindung für Qualitätsmängel

Lösung: Visual Analytics

• Ursachenanalyse mittels Visual Analytics durch interaktive Dashboards

• Explorative Datenanalyse zur Erkennung nicht bekannter Zusammenhänge

• Prognose und Darstellung Qualitätsrisiken

• Clusteranalysen zur Identifizierung ähnlicher Muster in Qualitätsdaten

Nutzen

• Erhöhung der Transparenz komplexer Fertigungsprozesse
  

• Verringerung von Nacharbeiten & Gewährleistungsfälle
  

• Verbessertes Lieferantenmanagement

• Unterstützung im kontinuierlichen Verbesserungsprozess