Predictive Maintenance – Erfolgsfaktoren und Use Cases

Der „Deutsche Industrie-4.0-Index 2018“ ist eine jährlich durchgeführte Studie, die den aktuellen Stand der Entwicklungen im Rahmen der digitalen Transformation ermittelt. Insbesondere die Ergebnisse zu Predictive Maintenance geben dabei jedoch zu denken. Denn einerseits ist die vorausschauende Wartung einer der prominentesten Anwendungsfälle der Industrie 4.0. Andererseits bleibt gerade dieser Use Case bei den Unternehmen hinter den Erwartungen zurück. Auch die Studie „Predictive Maintenance“ vom VDMA und der Unternehmensberatung Roland Berger kommt zu dem Ergebnis, dass erst 40 Prozent der Unternehmen auf die vorausschauende Wartung setzen. Gerade weil wir mit vielen Predictive-Maintenance-Projekten überaus positive Erfahrung gemacht haben, sehen wir darin ein […]

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Big Data als Schlüssel für die vorausschauende Wartung

Big Data als Schlüssel für die vorausschauende Wartung mittels Predictive Maintenance

Dem Thema vorausschauende Wartung wird auch in der Automobilbranche zunehmend die nötige Aufmerksamkeit gewidmet – immerhin kann diese den Unternehmen helfen, teure Rückrufaktionen zu vermeiden und somit die Kundenbeziehung nicht zu belasten. Dieser Artikel gibt einen Überblick über den Einsatz von Predictive Maintenance in der Automobilindustrie und erklärt, wie Datenanalysen die Grundlage für vorausschauende Wartung bilden. 

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Brownfield vs. Greenfield – Jede Fabrik und jedes Unternehmen kann Teil der Industrie 4.0 werden.

Brownfield vs. Greenfield: Jedes Unternehmen, jede Fabrik und jeder Prozess kann im Rahmen der Industrie 4.0 digitalisiert werden

Smart Factory, Industrial Internet of Things oder vernetzte Produktion: Viele Konzepte, die im Rahmen von Industrie 4.0 beschrieben werden, klingen oft hoch theoretisch. Theorie und Praxis lassen sich in diesem Zusammenhang auch nicht immer perfekt in Einklang bringen. Ein grundlegender Unterschied, um den es im Folgenden gehen soll, ist der zwischen sogenannten „Greenfield-Projekten“ und „Brownfield-Anlagen“.

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Vernetzte Produktion am Beispiel der Transformation der Automotive-Branche

In Autos steckt heute zu einem großen Teil Software- und Daten-Know-how. Im Zuge dieser Entwicklung transformierten sich auch die Fertigungsprozesse. Die Automobil-Branche ist heute der Vorreiter für die vernetzte Produktion.

Unter dem Stichwort „Industrie 4.0“ fand in den letzten Jahren ein Transformationsprozess in der fertigenden Industrie statt. Genauer gesagt hält diese Entwicklung immer noch an und gewinnt immer mehr an Bedeutung, vor allem in Bezug auf die vernetzte Produktion. In vielerlei Hinsicht nimmt die Automobilbranche diesbezüglich eine Vorreiterrolle und als wichtigster Industriezweig in Deutschland eine Schlüsselrolle ein. Es gibt mehrere übergeordnete Ziele der Industrie 4.0 beziehungsweise für die vernetzte Produktion: die Flexibilität der Produktion zu erhöhen: „Produktion Losgröße Eins“ die Effizienz der einzelnen Prozesse zu optimieren: „Data Science in der Lackiererei“ die Produktivität der Anlagen und Maschinen zu maximieren und Ausfallzeiten […]

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Die Fabrik der Zukunft: Die Smart Factory als Zentrum der Industrie 4.0

Die industrielle Produktion von morgen sieht sich mit ganz neuen Herausforderungen konfrontiert. Die Smart Factory bietet dafür einen innovativen, neuen Ansatz.

Die industrielle Produktion in der Fabrik der Zukunft ist in jederlei Hinsicht smart. Intelligente Werkstücke können ihren Bearbeitungsstand kommunizieren, alle Prozesse lassen sich nicht nur digital abbilden, sondern in Echtzeit analysieren und verbessern und nicht zuletzt wird das Gebäude selbst, aus dem die Smart Factory besteht, intelligent sein und maßgeblich zum Erfolg von Unternehmen beitragen. Die industrielle Produktion von morgen sieht sich mit ganz neuen Herausforderungen konfrontiert. Denn in einer globalisierten Welt wird es immer jemanden geben, der ein Produkt billiger herstellen kann. In dieser Hinsicht liefert die Smart Factory einen völlig neuen, innovativen Ansatz. Wie die Smart Factory die […]

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Machine Learning in der Energiebranche

Für Machine Learning in der Energiebranche gibt es zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten in der Energiebranche.

Machine Learning in der Energiebranche – Das Stromnetz ist eine der größten jemals gebauten Maschinen. Die Konstruktion, der Betrieb und die Instandhaltung aller einzelnen Elemente sind technologische Meisterleistungen. Die Komplexität des Stromnetzes ist enorm – die einfache Tatsache, dass immer Strom aus der Steckdose kommt, ist keine Selbstverständlichkeit. Insbesondere seit der zunehmenden Umstellung auf erneuerbare Energien und auch durch die Elektrifizierung von immer mehr Bereichen, steigen auch die Herausforderungen, um das Stromnetzweiter stabil zu betreiben. Machine-Learning-Methoden können nicht nur dabei helfen, diese Herausforderungen zu meistern, sondern sie können in zahlreichen Bereichen die Energiebranche transformieren. Das Stromnetz aus der Perspektive eines […]

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Advanced Analytics in Theorie und Praxis

Einer der Treiber der digitalen Transformation von Unternehmen sind Advanced Analytics: Wir haben uns mit der Theorie beschäftigt und praktische Anwendungsfälle zusammengefasst.

Bestimmte Data-Science-Methoden wie Regression Analysis (auch „Regressionsanalyse“) lassen sich als gängige Analysemethoden bezeichnen. Davon abgrenzen lassen sich solche Methoden wie Machine Learning oder Neuronale Netzwerke, die im Vergleich zu den klassischen Methoden technologisch fortgeschrittener sind. Diese werden darum auch Advanced Analytics genannt. Insbesondere die Fähigkeit große Datenmengen (Big Data) bei geringem Kostenaufwand auszuwerten, sorgten in den letzten Jahren zum Durchbruch von Advanced Analytics. Aber warum kommt den Advanced Analytics eine so große Bedeutung zu? Das lässt sich vor allem dann verstehen, wenn sie zunächst mit ihrem Vorläufer, der klassischen Business Intelligence, verglichen wird. Lese-Tipp: In unserem Grundlagenartikel beschäftigen wir uns […]

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Die 10 KI-Trends 2018 Teil 1: Einzelanwendungen

KI-Trends 2018: KI wird auch 2018 für die Wirtschaft immer wichtiger

Künstliche Intelligenz (KI) wird eines der beherrschenden Themen im Jahr 2018 sein. 51% der Deutschen hoffen, dass ihr Leben durch KI einfacher wird. Obwohl auch ein hoher Prozentsatz der Befragten bei einer von SYZYGY jüngst durchgeführten Studie mit dem Thema KI auch Befürchtungen und Misstrauen verbinden, bedeutet KI für die Wirtschaft vor allem eine enorme Chance. Darum haben wir hier 10 KI-Trends 2018 zusammengestellt. Dabei stützen wir uns auf unsere Erfahrungen aus der Praxis sowie auf Quellen wie den Hype-Cycle von Gartner, der jedoch beim Thema KI nicht allzu sehr differenziert. Artificial Intelligence bzw. Künstliche Intelligenz wird laut Gartner die […]

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Wie Artificial Intelligence die Automobilbranche revolutioniert

Nach Predictive Maintenance, Connected Car kommt nun die Artificial Intelligence ins Auto.

Der Roboter „Shimon“, der im Video zu sehen ist, hat auf Basis von mehr als 5000 Marimba-Songs und 2 Millionen musikalischen Motiven und Riffs gelernt, die Regeln dieses Musikgenre zu verstehen. Das Lied, das er im Video zum Besten gibt, ist seine erste eigene Komposition. Dieses Beispiel zeigt: Die Fortschritte im Bereich Artificial Intelligence (AI) sind mehr als beeindruckend. Zum Durchbruch entscheidend beigetragen haben Big Data und Deep Learning . In vielen Unternehmen gibt es bereits einzelne Use Cases oder Bestrebungen, die IT-Architektur entsprechend vorzubereiten. Dies zeigt die jüngste, weltweit durchgeführte Salesforce Studie. Die Wichtigkeit von Artificial Intelligence wurde demnach von […]

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