Werden Sie Teil der digitalen Industrialisierung und nutzen Sie Ihre Daten strategisch!
Herausforderung
Ineffiziente Prozesse durch mangelnde Transparenz
Industrie 4.0 vernetzt Maschinen und Prozesse durch Technologien wie IoT. So kommunizieren Geräte und Sensoren untereinander und mit der Cloud – und generieren Daten. Nutzen Sie diese Daten strategisch für effizientere Prozesse und mehr Transparenz. Viele Unternehmen tun dies noch nicht.
Die fehlende Datennutzung führt zu:
- Unterbrechung der Supply Chain
- ineffiziente Produktionsplanung
- Unfähigkeit, die Produktionskosten zu senken
- erhöhte Betriebsrisiken
- mehr Maschinenausfallzeiten
- geringere Kundenzufriedenheit
Vision
Verbesserte Prozesse durch Nutzung historischer Daten
Nutzen Sie die Power Ihrer generierten Daten mit Künstlicher Intelligenz (KI). Durch die Analyse der im Prozess generierten Daten und den Einsatz von KI-Methoden können Sie Ihre Prozesse verbessern und effizienter gestalten – und damit Ihr Unternehmen weiterentwickeln.
Dies umfasst:
- Datenerfassung – welche Daten liegen vor
- Datenanalyse – Muster und Anomalien entdecken
- Datenaufbereitung – Vorbereitung und Darstellung
- Training und Evaluierung – Trends mit ML-Modellen vorhersagen
Verbessern Sie die Transparenz und Zuverlässigkeit Ihrer Prozesse. Optimieren Sie Prozesse und Automatisierungen, um Ausfälle und Ineffizienzen zu reduzieren.
Lösung
Historische Daten zur Prozessoptimierung nutzen
Die Analyse der akkumulierten Daten, kombiniert mit dem Einsatz von KI-Methoden, bietet Unternehmen weitreichende Vorteile, die über das traditionelle Datenmanagement hinausgehen.
Diese Vorteile sind im Überblick:
- verbesserte Entscheidungsfindung
- verbesserte strategische Planung
- erhöhte betriebliche Effizienz
- erhöhte Produktivität
- verbessertes Kundenerlebnis
- Supply Chain Excellence
Herausforderung
Sie möchten von der digitalen Industrialisierung profitieren – doch wo sollen Sie anfangen?
Sensoren und Systeme, die durchgängig miteinander kommunizieren sind die Grundlage des Internets of Things. So werden vielfältige Prozess- und Produktionsdaten generiert. Um Ihre Prozesse zu verbessern, müssen Sie diese Daten aber strategisch nutzen, richtig speichern und intelligent analysieren. Wir begleiten Sie auf diesem Weg. Erfahren Sie jetzt mehr!
Herausforderungen durch fehlende Daten:
Viele Daten enthalten wichtige Informationen – diese müssen aber entsprechend aufbereitet und analysiert werden, um Muster oder Cluster zu erkennen, die für die Verbesserung Ihrer Prozesse nützlich sein können. So können Sie z.B. sonst schwer erkennbare Lücken im Prozess identifizieren und diesen gezielt entgegenwirken. Wie können unsere Expert:innen Sie hier unterstützen? Erfahren Sie mehr in den Beispielen:
Beispiel Predictive Maintenance:
Drohende Ausfälle erkennen, bevor sie eintreten – das spart hohe Kosten und Produktionsausfälle. Sensordaten können beispielsweise Informationen über den Zustand von Werkzeugen enthalten. Werden diese historischen Daten strukturiert genutzt und aufbereitet, können Sie einen drohenden Werkzeugausfall frühzeitig erkennen und somit einen möglichen Maschinenstillstand vermeiden. Das spart Zeit und Kosten!
Beispiel Predictive Quality und Qualitätsoptimierung:
Qualität sichern und optimieren, ohne aufwändige Qualitätsprüfungen durchführen zu müssen – so reduzieren Sie Ausschuss und steigern die Kundenzufriedenheit. Viele Faktoren beeinflussen die Produktqualität: Maschinenzustand, Umweltfaktoren, Rohstoffe etc. Erfassen Sie die Daten und nutzen Sie diese zur Qualitätsverbesserung. So können Sie auch bei sich ändernden Produktionsbedingungen stets eine gute Qualität sicherstellen!
Beispiel Supermarkt-Logistik:
Verkaufsdaten von Produkten im Supermarkt sammeln, analysieren und richtig aufbereiten – so gewinnen Sie wichtige Informationen. Sie erhalten zum Beispiel Einblicke, welche Produkte häufig verkauft werden oder eher Ladenhüter sind und wo Sie Angebote am besten platzieren. So können Sie Ihre Supply Chain gezielt optimieren und Produkte bestmöglich verkaufen – das Risiko, Ladenhüter zu lagern, wird minimiert. So sparen Sie Kosten und agieren effizienter.
Zusammenfassend lässt sich sagen, …
… dass Datenanalyse wichtig ist, um das Potenzial der digitalen Industrie voll auszuschöpfen. Durch gezielte Datenanalyse und -modellierung erhalten Sie tiefe Einblicke in Ihre Prozesse. So können Sie Verbesserungspotenziale identifizieren und Prozesse optimieren. Das Ergebnis: Kostensenkung, Produktivitätssteigerung und Verbesserung der Produktqualität. Leiten Sie daraus auch Prognosen für die Zukunft ab und bleiben Sie so in der sich schnell entwickelnden Fertigungsindustrie wettbewerbsfähig. Mit uns schöpfen Sie die Vorteile der digitalen Industrialisierung voll aus. Setzen Sie sich jetzt mit unseren Expert:innen in Verbindung!
Vision
Analysieren Sie Ihre Daten strategisch, um wichtige Geschäftseinblicke zu gewinnen und Prozesse zu optimieren.
Datensammlung:
Ziel: Bereitstellung der Informationen, die Sie zur Beantwortung wichtiger Fragen benötigen. Zum Beispiel das Verhalten von Anlagen, die Analyse der Unternehmensleistung oder andere Ergebnisse. Darüber hinaus können Sie zukünftige Trends vorhersagen und so gezielte Maßnahmen und Szenarien entwickeln. Wir unterstützen Sie umfassend bei der Erhebung der notwendigen Daten in der geforderten Qualität und geben Ihnen Feedback. So decken Sie Lücken auf und optimieren Ihre Datenbasis.
Datenanalyse:
Ziel: Muster entdecken, Auffälligkeiten erkennen, Hypothesen testen oder Annahmen überprüfen. So gewinnen Sie wichtige Erkenntnisse aus Ihren Daten. Wir unterstützen Sie dabei, Visualisierungen zur Datenanalyse gezielt einzusetzen, um Muster zu entdecken, Anomalien zu erkennen, eine Hypothese zu testen oder Annahmen zu überprüfen. Visualisierungen wie Histogramme, Streudiagramme, Box-Plots, Whisker-Plots, Liniendiagramme und Balkendiagramme sind dabei nützliche Werkzeuge.
Datenaufbereitung:
Ziel: Daten für maschinelle Lernmodelle (ML) vorbereiten, um ein Geschäftsproblem zu lösen. Datenaufbereitung umfasst
- Datenbereinigung: Entfernen von doppelten und falschen Werten, fehlerhaften Daten, inkonsistenten Datentypen, falschen Einträgen, fehlenden Daten und fehlerhafter Formatierung.
- Datenintegration: Vereinheitlichung von Daten aus unterschiedlichen Quellen.
- Datentransformation: Änderung des Datenformats, so dass die Daten für Machine Learning (ML) / Deep Learning (DL) Modelle geeignet sind.
Wir begleiten Sie hier und haben den gesamten Datenprozess im Blick.
ML-Modell-Training und -Bewertung:
Ziel: Vorhersage zukünftiger Trends, Maßnahmen und Szenarien. Dieser Prozess beinhaltet das Training verschiedener Machine Learning (ML) / Deep Learning (DL) Algorithmen und die Auswahl der Modelle mit der höchsten Genauigkeit.
Wir begleiten Sie entlang der gesamten Data Journey und verfügen über umfangreiche Erfahrungen in verschiedenen Branchen. Unsere Expert:innen in der Planung, der IT und der Automation kennen Ihre täglichen Herausforderungen und erarbeiten für Sie Ihre maßgeschneiderte Lösung, um Daten strukturiert zu nutzen.
Lösung
Analyse der (im Prozess generierten) Daten und Implementierung von KI-Methoden zur Prozessverbesserung.
In der Produktion werden viele Daten erzeugt, z. B. durch Sensoren an den Maschinen, Qualitätswartungsdaten, aus Prozessketten und Systemen.
Mit der Datenanalyse generieren Sie tiefe Einblicke in Ihr Unternehmen, die in Ihren Daten liegen und auf den ersten Blick nicht sichtbar sind. So können Sie aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen und mit Hilfe von KI Ihre Produktivität durch gezielte Maßnahmen steigern.
Dies kann beinhalten:
Proaktiver Umgang mit Maschinenausfällen.
Vorausschauend agieren statt passiv reagieren – das spart Zeit und Geld.
Besseres Management der Supply Chain.
Bewerten Sie durch prädiktive Analysen Kosten und Nutzen Ihrer Produkte im Zeitverlauf. Durch die Analyse von Daten von Zulieferern, Transportunternehmen und anderen Quellen können Hersteller ihre Lieferketten optimieren, Kosten senken und Lieferzeiten verbessern.
Besseres Verständnis von Kundenanforderungen, -präferenzen und -verhalten.
Entwickeln Sie Produkte und Dienstleistungen entlang der Kundenerwartungen. Sie erhalten außerdem Einblicke in die Kundenzufriedenheit und können Verbesserungsbereiche identifizieren.
Bessere strategische Planung und verbesserte Entscheidungsfindung.
Sie möchten von den Vorteilen der Industrie 4.0 profitieren, Kosten und Zeit sparen und wettbewerbsfähig bleiben? Setzen Sie sich jetzt mit uns in Verbindung – wir begleiten Sie hin zur optimierten, modernen Produktion. Nutzen Sie Ihre Daten strukturiert!
Ihr Ansprechpartner bei EDAG Production Solutions
