Leistungen
Konzeption und Umsetzung digitaler Produkte
Wir unterstützen unsere Kunden vollumfänglich bei der Entwicklung digitaler Produkte, von strategischer Beratung zu datengetriebenen Geschäftsmodellen bis zur industrietauglichen Implementierung.
Herzstück unserer Dienstleistung ist die Identifikation und Umsetzung datenbefeuerter Use Cases: Predictive Maintenance, Alarmfolgenanalyse, Predictive Quality oder Smarte Assistenzsysteme sind die Schlüssel zur Entwicklung innovativer digitaler Geschäftsmodelle.
Zudem ergeben sich bereits auf dem Weg dorthin Mehrwerte wie Zeit- und Kostenersparnis, Ausschussreduktion, Prozesstransparenz und bessere Planbarkeit.
Wir holen Sie dort ab, wo Ihr Unternehmen auf dem Weg in die digitale Zukunft gerade steht:
- Soll es mit einer Beratung dazu losgehen, was datentechnisch sinnvoll und machbar ist?
- Möchten Sie gemeinsam mit uns Ihre Ideengenerierung via Design Thinking vorantreiben?
- Können wir Ihre Datennahme unterstützen?
- Benötigen Sie eine Potentialbewertung für Ihr Projekt?
- Packen wir direkt Ihren konkreten Use Case an?
Geben Sie das Startzeichen!
Datenbasierte Geschäftsmodelle
Ihre Daten sind Mehrwert. Welcher Use Case ist Ihrer?
Optimierte Wartungsintervalle
Predictive Maintenance verhindert ungeplante Stillstände, optimiert als Instandhaltungsstrategie Wartungsintervalle und ermöglicht die effiziente Bereitstellung der jeweils benötigten Ersatzteile.
Predictive Maintenance für Hochleistungspumpen
ABEL Pump Technology
Nach der Evaluierung des Use Cases anhand einer explorativen Analyse bereits vorhandener Datensamples wurden physikalisch-technische Modelle zur Zustands- und Effizienzüberwachung der Pumpen entwickelt, die bereits nutzbare Mehrwerte wie detaillierte Alarm-E-Mails oder automatisch erstellte Performance Reports liefern.
Anschließend wurden KI-Modelle zur Live-Zustandsüberwachung entwickelt, die zwischen einwandfreiem Pumpenbetrieb und häufig im Feld auftretenden Fehlerbildern unterscheiden und zudem das tatsächliche Ausmaß eines Defekts erkennen. Damit können Wartungsintervalle um bis zu 30% nach hinten geschoben werden.
Inzwischen wird anhand von Bleeding-Edge-KI-Verfahren die Entwicklung eines Fehlerbilds erkannt, bevor dies im Betrieb oder durch visuelle Bewertung der Daten durch Expert*innen möglich ist. Damit kann z.B. der Ausfall einer Komponente in der Zukunft prognostiziert werden.
Der Austausch von Verschleißteilen kann somit zu einem für den Betrieb günstigen Zeitpunkt durchführt werden: Ungeplanter Stillstand einer kritischen Komponente und damit verbundene hohe Stillstandskosten werden umgangen. Betreiber profitieren von deutlich mehr Betriebssicherheit und Verlässlichkeit.
Maschinen- und Anlagenstillstände vermeiden
Die Alarmfolgenanalyse basiert auf bis dato häufig unberücksichtigten Meldungsdaten, die helfen können, Stillstände zu klassifizieren. In Folge lassen sich ungewollte Maschinen- und Anlagenstillstände vermeiden.
Die Alarmfolgenanalyse ermöglicht vielfältige Einsichten, die wir beispielsweise in Form von Dashboards sichtbar und nutzbar machen. Die Demo zeigt, wie ein solches Dashboard aussehen könnte.
Einstellungsempfehlungen für Maschinenbediener
Smarte Assistenzsysteme leiten Benutzer von Anlagen oder Maschinen anwendungsspezifisch an und geben Empfehlungen, um Rezept oder Fertigung optimal einzustellen und live überwachbar zu machen.
Digitales Assistenzsystem für die Folienextrusion
Windmöller & Hölscher
Situation
Folienextrusion ist ein komplexer Prozess mit zahlreichen Parametern und diversen Einflüssen. Die Einstellung einer stabilen Produktion ist nicht trivial.
Ziel
Anwender sollen bei der Produktion ideal unterstützt werden, um die Qualität zu erhöhen und Ausschuss zu reduzieren.
Herausforderungen
- Die Einstellung eines stabilen Produktionsprozesses erfordert viel Erfahrung und Intuition.
- Es gibt nicht die eine offensichtlich perfekte Einstellung für ein Produkt.
- Zum Teil herrscht enorme Produktvielfalt beim Kunden.
- Aufgrund der extremen Vielfalt an Material- und Produktionsparametern ist es schwierig, identische Produkte zu erkennen.
Lösung
Ein KI-basiertes Assistenzsystem analysiert Zusammenhänge im Produktionsprozess. Die Parametereinstellung wird erleichtert und damit Ausschuss verringert. Das Projekt wurde agil vom PoC bis zur Produktivlösung in rund einem Jahr umgesetzt.
Bottlenecks in Prozessen aufdecken
Process Mining ermöglicht die Analyse und Visualisierung von Prozessen und Prozessschritten. Wir decken damit Engpässe und Optimierungspotentiale auf. Optimierungen können zunächst als Simulation umgesetzt und digital getestet werden.
Beispielhafte Prozess-Visualisierung
Anomalieerkennung
Steigerung von Produktionsqualität und Output
Predictive Quality erlaubt Rückschlüsse auf die Endqualität des Produkts bereits während des laufenden Herstellungsprozesses und beugt der Wiederholung bekannter Qualitätsfehler vor. Falls nötig kann frühzeitig in den Prozess eingegriffen, gegengesteuert und nachhaltig Ausschuss minimiert werden.
Prozessdaten sichtbar und greifbar machen
Condition Monitoring bietet Einsicht in Prozesse und Maschinen und kann als Service an Kunden über den Shopfloor angeboten werden. Die relevanten Daten werden dabei für den Benutzer sowohl live als auch historisch zur Verfügung gestellt und bilden die Basis für weitere Anwendungsfälle.