IIoT, Data Science und KI -

die smarte Kombination, mit der Sie echten Mehrwert aus Ihren Daten holen

 

4-teilige Webinarreihe rund um IIoT in der Praxis

Do, 28. Jänner 2021  |  14:00 - 15:00 Uhr
Do, 25. Februar 2021  |  10:00 - 11:00 Uhr
Do, 11. März 2021  |  10:00 - 11:00 Uhr
Do, 25. März 2021  |  10:00 - 11:00 Uhr

 

 

IIoT

Den Daten auf der Spur...

Das (Industrial) Internet of Things generiert Unmengen an Daten. Daten, die wir zum Beispiel in Data Lakes ablegen. Und unbedingt nutzen sollten. Zur Steigerung der Produktqualität, der Produktionsprozessoptimierung oder optischen Qualitätssicherung. Wie können nun die Informationen aus diesen Daten geholt werden, um das zu erreichen? In dieser vierteiligen Webinarreihe teilen wir unsere Learnings und Ergebnisse aus bisherigen IIoT Projekten mit Ihnen und zeigen Ihnen, wie Sie einen echten Mehrwert aus Ihren Daten holen können.

In vielen Produktionsprozessen ist die frühzeitige Erkennung von Qualitätsproblemen ein wichtiger Faktor: zeitlich aber vor allem auch finanziell. Je früher im Prozess erkannt wird, dass die Werkstücke für die nächsten Prozessschritte nicht geeignet sind, desto eher kann darauf reagiert werden.

Die Analyse, Aufbereitung und Interpretation der vorliegenden Daten von einem Data Scientisten können die Ursachen oder kausale Zusammenhänge aufdecken, warum beispielsweise Maschinenausfälle oder die Ausschussproduktion zu einem bestimmten Zeitpunkt höher als üblich waren.

Eine optische Qualitätssicherung kann direkt in die Produktion eingebunden werden, dadurch können Fehler direkt dort erkannt werden, wo sie entstehen und folglich auch zeitnahe eingegriffen werden. Ein weiterer Vorteil einer automatisierten Qualitätssicherung  ist die leichte Skalierbarkeit, denn die künstliche Intelligenz, in Form eines neuronalen Netzes, kann auf mehreren Maschinen eingesetzt werden und in mehreren Werken. Dieser übergreifende Einsatz verringert nicht nur die Entwicklungskosten pro Maschine/Werk, sondern stellt auch einen einheitlichen Standard her, da die optische Qualitätssicherung nicht mehr durch das subjektive Empfinden beeinflusst wird. Abschließend ist ein neuronales Netz nicht nur ein verlässliches Qualitätssicherungswerkzeug, sondern kann auch die Datenbasis für eine Produktionsoptimierung liefern. Denn nur wenn wir wissen wowannwelche und wieviele Fehler passieren, können wir der Frage nachgehen warum diese Fehler passieren und diese entsprechend vermeiden.

In unseren Webinaren starten wir mit einem Überblick über die Technologie. Wir zeigen Ihnen verschiedenste Anwendungsszenarien und gehen dann in die Tiefe einzelner Projekte. Wir zeigen, welche Datengrundlage benötigt wird und welche Erkenntnisse aus den Daten gewonnen werden. 

Nutzen wir gemeinsam das Potential der Daten!  Wir freuen uns auf Ihre Teilnahme.

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Erfahren Sie von unseren Experten Mario Schnalzenberger, Kristina Preuer und Rainer Worbis wie Sie IIoT in Kombination mit Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning auch in Ihrem Unternehmen wirkungsvoll einsetzen können.

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Inhalt

Teil 1: IIoT, Data Science und KI - eine smarte Kombination

28. Jänner 2021, 14:00 - 15:00 Uhr

Im ersten Teil zeigen wir anhand verschiedener Anwendungsbeispiele das enorme Potential von IIoT, Data Science und Künstlicher Intelligenz auf und welchen Nutzen die äußerst wirkungsvolle Kombination dieser drei Bereiche in der Produktion für Sie hat.

Die Anwendungsszenarien von IIoT und KI sind vielfältig und reichen von einer automatisierten (optischen) Qualitätssicherung mit Machine Learning über Predictive Maintenance mit dem Ziel „zero downtime“ bis hin zur Produktionsprozess- und Qualitätsoptimierung mit Predictive Analytics.

Vortragende

MarioSchnalzenberger-rund

Mario Schnalzenberger, Chief Data Scientist
cubido business solutions

kristina-preuer-rund

Kristina Preuer, Data Scientist
cubido business solutions

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Teil 2: IIoT in der Praxis - der Weg der Daten

25. Februar 2021  |  10:00 - 11:00 Uhr

Die praktische Umsetzung eines IIoT Projektes zeigen wir Ihnen im zweiten Teil. Anhand eines vorbereiteten ShowCase sehen Sie, wie automatisierte Qualitätssicherung umgesetzt werden kann. Ein 3D-Drucker stellt das Produktionsumfeld in diesem Szenario dar. Während des Druckvorgangs werden Sensorwerte, aber auch permanent Bilder des Druckvorgangs aufgezeichnet. Diese Daten verarbeiten wir mit einer Azure IoT Pipeline und wollen daraus Daten für die Qualitätsbestimmung sammeln. Nach einer lokalen Verarbeitung (auf dem HPE Edge Device, HPE Edgeline EL20) werden die Daten im Azure Data Lake gespeichert.

In Kombination mit den Bildern aus dem Produktionsprozess finden wir die Ursachen für Fehldrucke und können diese in weiteren Druckläufen vermeiden. Welche Arten von Daten und wie viele davon benötigt werden, um zu fundierten Ergebnissen zu kommen werden wir mit Beispielen demonstrieren.

So verfolgen Sie den Weg der Daten vom Sensor bis zum Bericht mit und sehen, wie man ein IIoT Projekt aufsetzt.

IoT-Showcase

Vortragender

RainerWorbis-rund

Rainer Worbis, Software Architekt
cubido business solutions

mit freundlicher Unterstützung von

hpe-4
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Teil 3: IIoT in der Praxis - 
"Data Science und Predictive Analytics zur Qualitätssicherung und Produktionsprozessoptimierung mit Beispielen der AMAG"

11. März 2021  |  10:00 - 11:00 Uhr

Im dritten und vierten Teil gehen wir anhand realer UseCases in die Tiefe einzelner, umgesetzter Projekte. Wir zeigen Ihnen das jeweilige Vorgehensmodell im Detail, welche Herausforderungen zu meistern waren und welche Ergebnisse wir gemeinsam mit unseren Kunden erreicht haben.

Wie unserer Kunden AMAG Data Science und Predictive Analytics zur Qualitätssicherung und Optimierung von Produktionsprozessen nutzt, zeigen wir Ihnen in diesem Praxisvortrag.

Bis zum fertigen Erzeugnis spielen eine Unmenge an Einflussfaktoren zusammen. Die Überprüfung auf Fehler ist hier allerdings erst ganz am Ende des Prozesses möglich. Daher mussten wir gemeinsam einen Weg finden, um schädliche Produktionsbedingungen bereits zu identifizieren, bevor Ausschuss produziert wird. Neben der Korrelation von Daten unterschiedlichster Herkunft, war die korrekte Transformation von Sensordaten eine besondere Herausforderung.

Mit Hilfe statistischer Analysen werden aus generierten Daten Änderungen im Rohmaterialeinsatz oder Anpassungen von Prozessparametern abgeleitet. Durch die Optimierung dieser Einflussgrößen lässt sich der Ausschuss verringern und Kosten einsparen.

Vortragende

MarioSchnalzenberger-rund

Mario Schnalzenberger, Chief Data Scientist
cubido business solutions

WolfgangEnnikl-rund

Wolfgang Ennikl, CEO
cubido business solutions

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Teil 4: IIoT in der Praxis - 
"Mit Data Science Einflussfaktoren auf die Produktqualität identifizieren"

25. März 2021  |  10:00 - 11:00 Uhr

Im dritten und vierten Teil gehen wir anhand realer UseCases in die Tiefe einzelner, umgesetzter Projekte. Wir zeigen Ihnen das jeweilige Vorgehensmodell im Detail, welche Herausforderungen zu meistern waren und welche Ergebnisse wir gemeinsam mit unseren Kunden erreicht haben.

In diesem Praxisvortrag geben wir Ihnen Einblick in das gemeinsame Industrie 4.0 Projekt mit einem produzierenden Unternehmen im Aluminiumbereich. 

Basis für jedes Data Science Projekt sind die „richtigen“ Daten, um sinnvolle Aussagen treffen zu können. Daher war auch der erste Schritt in diesem Projekt die Anbindung sämtlicher Maschinen, die Auswertung dieser Daten in einem übersichtlichen Power BI Dashboard und die Berechnung des OEE auf Basis valider Maschinendaten. Ist die Datengrundlage gegeben, werden die Daten analysiert, mit dem Ziel, jene Parameter zu erkennen, die Einfluss auf die Produktqualität haben.

Vortragende

MarioSchnalzenberger-rund

Mario Schnalzenberger, Chief Data Scientist
cubido business solutions

ThomasNeuninger-rund

Thomas Neuninger, Sales Manager
cubido business solutions

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Die Teilnahme an den Webinaren ist kostenlos.
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