Netzwerk / Big Data

Wer seine Produktion effizienter machen will, muss seine Datenschätze heben und nutzen. Hier gilt es für die Anwenderunternehmen technische Konzepte wie Big Data und Industrie 4.0 intelligent miteinander zu verknüpfen.

Big Data + Industry 4.0 = Industry Analytics

Die Auswertung der Daten mit analytischen Methoden verspricht tiefreichende Erkenntnisse, wie sich die Fertigung optimieren lässt, welche Fehler zu erwarten sind (predictive production) - ja sogar, wann ein Maschinenausfall droht. Basierend auf diesen Ergebnissen lassen sich entsprechend vorbeugende Maßnahmen ergreifen (predictive maintenance). Im Idealfall sparen die Unternehmen erhebliche Kosten, steigern gleichzeitig die Produktqualität und senken die Maschinenausfallzeit.

 

Liegen die erforderlichen Daten in einer zentralen Datenbank vor, können diese sowohl in standardmäßigen Berichten bis ins Detail ausgewertet als auch mit statistischen Methoden auf wiederkehrende Muster hin analysiert werden. Anhand ausgefeilter Data Mining Algorithmen lassen sich diese Muster in den Datenbergen bestimmen und somit gänzlich neue Erkenntnisse und Zusammenhänge gewinnen.

 

Wir von R.A.M. GmbH helfen Ihnen dabei, aufgrund der Datenbasis, die von den verschiedenen Sensoren gesammelt wurde, ein mathematisches Modell bzw. ein Algorithmus zu erstellen, welcher die Produktion erheblich verbessert. Dazu zählt:
  • Höhere Effektivität aller Anlagen
  • Abfallreduktion / Kunststoffabfallreduktion
  • Optimaler Resourceneinsatz
  • Bessere Maschinenauslastung
  • Qualitätsverbesserung
  • Produktionssteigerung
  • Minimierung / Reduktion des Einsatzes von Kunststoffen
  • ...

 

In Kombination mit unserem intelligenten HMI plastPMS, kann so der Prozess visuell gesteuert und optimiert werden. Als übergeordnetes Resultat hilft unser Algorithmus dabei, die Produktion vorherzusagen (predictive production) und mögliche Fehler schon zu erkennen, bevor sie passieren (predictive maintenance). Dies betrifft sowohl Bauteile / Hardwarebestandteile, die in naher Zukunft beschädigt werden könnten, sowie auch die Fehler des Produktes selbst, welche durch geeignete Gegenmaßnahmen behoben/vermieden werden können.