Zukunft Industrien

Wie Condition Monitoring und Data Mining die Produktion verbessern

 Predictive Maintenance und Condition Monitoring sind Anwendungsbereiche der Industrie 4.0. Sie ermöglichen Unternehmen, den Einsatz ihrer Produktionsmittel zu optimieren und die Effizienz der gesamten Fertigung zu steigern. Beim Condition Monitoring wird der Zustand von Maschinen und Anlagen überwacht, indem Sensoren Daten über das direkte Umfeld eines Objekts sammeln.

Die frühzeitige bedarfsgerechte Ausrichtung von Wartungszyklen anhand dieser Daten ist das Prinzip von Predictive Maintenance. Da jeder Anwender seine Maschinen anders nutzt, lässt sich der Verschleiß mit dieser Technologie präzise und individuell kalkulieren. Das Ergebnis: Defekte Bauteile werden frühzeitig erkannt und können ausgetauscht werden, bevor ein tatsächlicher Schaden entsteht.

Das damit verbundene Einsparpotenzial ist riesig: Neben einer Verkürzung von Stillstandzeiten werden auch der Stromverbrauch reduziert und die Wartungskosten gesenkt. Auf der CEBIT, im IBM Pavillon 35, zeigt die SIEVERS-GROUP Sensorik- und Softwarelösungen zur erfolgreichen Umsetzung von Condition Monitoring und Predictive Maintenance. Außerdem können Besucher erfahren, wie Augmented Reality Wartungs- und Serviceprozesse verbessert und wie diese Technologie sinnvoll im Industrie-4.0-Umfeld eingebunden wird.

Condition Monitoring und Predictive Maintenance ermöglichen es, den Einsatz von Produktionsmitteln zu optimieren. Copyright: SIEVERS- GROUP

Den Datenschatz heben

Wir präsentieren im IBM Pavillon außerdem anhand eines realen Einsatzbeispiels, wie Fertigungsanalysen und Data-Mining-Verfahren den Produktionsprozess noch wirtschaftlicher gestalten. Grundlage unserer Entwicklungsarbeit sind die Business-Analytics(BA)-Lösungen von IBM, mit denen sich Reportings zu allen relevanten Finanz-, Unternehmens- und Produktionskennzahlen erstellen lassen.

Unser Ziel ist ein umfassendes Produktionscontrolling, das Echtzeitdaten aus der Fertigung in das Unternehmensreporting einfließen lässt. Dazu gehören Kriterien für die Leistungsmessung der Produktion, wie zum Beispiel Anlageneffizienz, Materialverbrauch, Ausschussrate, erforderliche Nacharbeiten sowie verschiedene Kapazitätsangaben.

Durch die statistische Auswertung der Massendaten können nicht nur Produktmengen in Fertigung, Lager und Vertrieb optimal aufeinander abgestimmt, sondern auch produktionsbedingte Defekte im Vorfeld ausgeschlossen werden. Für Anwender bedeutet das: Sie erhalten einen noch detaillierteren Überblick über die Fertigung und können Produktionsprozesse aktiv steuern.

Mehr wissen – effektiver produzieren

Stellen Sie sich vor, Sie könnten mögliche Fehler in der Produktion von morgen schon heute ausschließen. Mit Data Mining wird dieser Wunsch Wirklichkeit. Durch vorausschauende Analysen mithilfe von IBM SPSS stellt die SIEVERS-GROUP ihren Kunden das nötige Wissen bereit, um ihr Qualitätsmanagement nachhaltig zu verbessern. So lassen sich beispielsweise Ausschussraten in der Produktion vorab prognostizieren. Das funktioniert so: Werden bei der Herstellung einer Produktcharge Fehler erkannt, lassen sich durch den Vergleich mit ähnlichen, in der Vergangenheit produzierten Chargen Annahmen bezüglich der weiteren Produktion treffen. Der Clou: Die statistischen Auswertungen erfolgen in Echtzeit. Die Fertigung fehlerhafter Ware kann im Vorfeld vermieden werden. Anwender sparen Zeit, Rohstoffe und Kosten.

Wenn Sie mehr über Data Mining erfahren möchten und darüber, wo dieses Verfahren bereits erfolgreich in der Praxis eingesetzt wird, dann besuchen Sie uns auf der CEBIT im IBM Pavillon 35.

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