Predictive Maintenance

Predictive Maintenance

Mit hochtechnisierten Sensoren und einer ausgefeilten Mustererkennung in der Datenauswertung zur erfolgreichen Predictive Maintenance.

Unsere Maschinen und Technologien werden immer ausgefeilter, schneller und leistungsstärker. Allerdings werden sie zunehmend auch störanfälliger: Muss eine Fabrikstraße unvorhergesehen stillstehen, stoppt schnell die gesamte Werksproduktion – es drohen Schäden in Millionenhöhe. Eine sachgemäße Bedienung der Maschinen und regelmäßige Wartungs- und Inspektionszyklen gehören daher schon lange zum Pflichtprogramm jedes produzierenden Gewerbes. In Zeiten der Industrie 4.0 und dem IoT, dem Internet of Things, stehen allerdings längst weitere technische Hilfsmittel zur Verfügung: Das sogenannte Predictive Maintenance.

Predictive Maintenance

Was verbirgt sich hinter Predictive Maintenance?

Was aber versteht man unter diesem weiteren, neuen Begriff? Die Grundidee ist schnell erklärt: Maschinen werden mit Sensoren ausgestattet, die melden, sobald sich ein Problem anbahnt bzw. eine Veränderung vom Üblichen auftaucht. Für einen erfolgreichen Einsatz von Predictive Maintenance Projekten ist neben den hochtechnisierten Sensoren eine ausgefeilte Mustererkennung in der Datenauswertung notwendig, um aus der Masse an Daten die für den Betrieb wichtigen Inhalte herauszufiltern.

In unserem Fachbereich Business Intelligence unterstützen wir bereits bei einigen Predictive Maintenance Projekten mit unserem Fachwissen zur Datenaufbereitung und –auswertung. So kommt zum Beispiel IBM PMQ mit SPSS zum Einsatz, um die von den Sensoren erfassten Daten mathematisch auszuwerten und den Unternehmen zur Verfügung zu stellen. Auch Szenarien mit KI-Lösungen, wie z. B. IBM Watson, sind denkbar und werden in den nächsten Jahren vermehrt Anwendung finden.

Datenauswertung – das Reporting bei Predictive Maintenance

In der Praxis kann das Reporting vollkommen unterschiedlich aussehen. Eine automatisch generierte E-Mail an den zuständigen Mitarbeiter ist ebenso möglich wie eine allgemeine tägliche Statusmeldung, bei der Auffälligkeiten besonders hervorgehoben werden. Auch das einfache Auslesen von Reportingdaten direkt an den Maschinen ist eine Variante, die zum Einsatz kommen kann.

 
Predictive Analytics
Kompetenz 03.09.20

Predictive Analytics

Mit Predictive Analytics hilft X-INTEGRATE Unternehmen, aus vorhandenen Daten genaue Vorhersagen für die Zukunft zu treffen und damit einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil zu erlangen.
Predictive Scoring Solution
Lösung

Predictive Scoring Solution

X-INTEGRATE bietet ein Predictive Analytics-Verfahren, mit dem es möglich ist, durch Sensoren an den Maschinen innerhalb der Fertigungsstraßen nicht nur die Qualität der gefertigten Bauteile, sondern auch den Zustand der Werkzeuge innerhalb der Produktionsmaschinen, kontinuierlich zu kontrollieren.

Felss Logo
Referenz

Mit Predictive Analytics die Produktqualität vorhersagen

Die Felss Systems GmbH setzt auf ein eigens entwickeltes Predictive Analytics-Verfahren von X-INTEGRATE. Mit vorausschauendem Scoring und Automatisierung wird die Effizienz der Industriemaschinen erheblich erhöht.
Wissen

Die Zukunft vorhersagen mit Predictive Analytics

Für Unternehmen gilt es heute mehr denn je, nicht nur in der Gegenwart gut aufgestellt zu sein, sondern auch einen Blick in die Zukunft zu wagen. Industrie 4.0 und Predictive Analytics ermöglichen es interne Prozesse besser nachzuverfolgen.
Felss setzt auf Predictive Analytics-Verfahren von X-INTEGRATE
Presse 25.07.18

Felss setzt auf X-INTEGRATE Predictive Analytics-Verfahren

Die X-INTEGRATE GmbH hat bei der Felss Systems GmbH ein Predictive Analytics-Verfahren eingeführt. Der Automobilzulieferer und Spezialist für Kaltumformung von Rohren ersetzt dabei klassische Prüfintervalle durch einen Scoring-Prozess mithilfe eines Vorhersagemodells auf Basis von IBM SPSS.
Presse 18.01.21

Fachbeitrag: Esperanto für Maschinen gesucht

In Fertigungsbetrieben stehen Maschinen unterschiedlichsten Baujahres und unterschiedlichster Ausstattung. Hinzu kommen verschiedene IT-Systeme, Plattformen und Datenquellen. Um diese Informationen zur Optimierung der Produktion und für Predictive Maintenance zu nutzen, sind einheitliche Datenmodelle nötig.

Headerbild Industrial Internet of Things (IIoT)
Kompetenz 16.09.20

Industrial Internet of Things

Ob in Industrie, Stadtplanung oder im Privaten: Das Internet of Things macht unser Leben einfacher. Insbesondere die Digitalisierung der industriellen Produktion spart Ihr Unternehmen Zeit und Kosten.
Event

Meet CLOUDPILOTS @ Hannover Messe

Unsere Expert*innen sind vor Ort und haben innovative Fachlösungen für Standortoptimierung, Supply Chain und Predictive Maintenance mitgebracht.

Weiterleitung zu Big Data Insider
Presse 06.09.17

Punktlandung bei der Wartung mit Predictive Analytics

Am 6. September 2017 erschien der Kommentar “Punktlandung bei der Wartung mit Predictive Analytics” von Maximilian Lorse, Optimization & SCM Engineer bei der X-INTEGRATE im Onlinemagazin “BigData-Insider“.

Headerbild zu IBM Planning Analytics mit Watson
Technologie

IBM Planning Analytics mit Watson

IBM Planning Analytics mit Watsons ermöglicht die Automatisierung von Planungs-, Budgetierungs-, Vorhersage- und Analyseprozessen mithilfe von IBM TM1.

Event

EuroBLECH 2022 | Your gateway to a smarter future

Treffen Sie X-INTEGRATE und Fraunhofer IWU vom 25. - 28. Oktober 2022 in Hannover! Auf der 26. Internationalen Technologiemesse für Blechbearbeitung.

Zu Fabriksoftware Website
Presse 07.11.18

Mit Predictive Analytics Qualität in Fertigung voraussagen

X-INTEGRATE beschreibt in einem Fachbeitrag des Magazins “Fabriksoftware”, wie sich mit einem auf IBM-SPSS- Modeler basierenden Predictive Analytics- Verfahren die Effizienz der Fertigungsprozesse und der Qualitätsprüfungen der Anlagen der Felss Systems GmbH erhöhen lassen.
Predictive Maintenance Services
Kompetenz 07.09.20

Industrie 4.0

Mit der „Industrie 4.0“ geht die industrielle Revolution völlig neue Wege. Produktion, Informations- und Kommunikationstechnik werden immer enger miteinander verzahnt.

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8 Tipps zur Entwicklung von AI-Assistenten

AI-Assistenten sind ein Hype, und viele Teams arbeiten mit Begeisterung an ihrer Umsetzung. Doch in Europa und den USA scheitern viele an dieser Herausforderung. Damit Ihnen das nicht passiert, haben

Fachbeitrag "KI als Wegbegleiter in der Fertigung" im Handbuch KI
Presse 02.12.19

Fachbeitrag: KI als Wegbegleiter einer flexiblen Fertigung

Produktionsmittel und Bauteile untereinander vernetzen ist eine gängige Definition von Industrie 4.0. Im Artikel im Handbuch KI spricht X-INTEGRATE Geschäftsführer Wolfgang Schmidt über den gezielten Einsatz von Predictive Maintenance.
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Business Innovation und Digitale Transformation mit AI

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Flexibilität bei der Datenauswertung eines Freizeitparks

Mit Unterstützung der TIMETOACT setzt ein Freizeitpark in Deutschland TM1 bereits seit vielen Jahren in unterschiedlichen Unternehmensbereichen ein, um einfach und flexibel Reportings-, Analyse- und Planungsprozesse durchzuführen.
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So verändert Data Analytics die Industrie

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