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 wo, wann, welche 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.
