SMART IOT

Komplexe Maschinendaten erfassen und für Optimierungen nutzen – mit SMART IOT

In modernen Produktionslandschaften werden massenhaft Maschinen- und Prozessdaten erzeugt und gesammelt. Maschinelles Lernen (ML) ermöglicht die Auswertung dieser Daten, so dass ihr Potenzial nutzbar wird. Unsere Lösung dafür heißt SMART IOT.

Unser Ansatz ist einfach, aber leistungsstark.

Der größte Teil dieser IoT-Datensätze bleibt angesichts der Komplexität und Größe ungenutzt. Mit SMART IOT versetzen wir Ihr Unternehmen in die Lage, diese zu nutzen. Wir setzen automatisiert Geschäfts- und Produktionsdaten in Beziehung zu Ihren IoT-Daten. Dazu überbrücken wir mit unserem IOT.CONNECTOR die Lücke zwischen Ihrem ERP- und MES-System bis hin zur Datenerfassungsinfrastruktur.

Ihre Daten stehen nun in Beziehung zu Ihren Unternehmenszielen. Sie können direkt in Machine- Learning-Anwendungen verwendet werden, um so Ihre Abläufe zu unterstützen und zu optimieren. Das Spektrum der Einsatzszenarien reicht von der optimalen Einrichtung Ihrer Maschine bis hin zur Herstellung von Analysewerkzeugen. Sie reichen des Weiteren von der Vorhersage von Prozessstabilität und -qualität bis hin zum Energiemanagement.

Mit Hilfe individuell entwickelter IoT-Microservices, den SMART-IOT-Apps, lassen sich mit geringem Aufwand eigene IoT-Use-Cases realisieren. Wir unterstützen unsere Kunden mit unseren Best Practices und begleiten sie bei der Umsetzung. Vor allem für mittelständische Kunden ohne IoT-Infrastruktur ist die Lösung optimal. Sie profitieren von einem schnellen Projektstart und individuellen Use Cases.

PRODUKTBLATT SMART IOT

Die Vorteile auf einen Blick

Vorteile für IT-Leiter und Geschäftsführer

Mit SMART IOT

können Unternehmen schnell ermitteln, welches Potenzial das Thema Internet of Things für sie bietet – auch aus betriebswirtschaftlicher Sicht.
können Unternehmen je nach Anforderung und Ressourcenverfügbarkeit individuell ihr Vorgehen beim Thema Internet of Things definieren.
können Entscheider Daten direkt in SAP nutzen. Der Beitrag der Use Cases für die Wertschöpfung wird messbar.

Vorteile für Produktionsleiter

Mit SMART IOT

profitieren Unternehmen von unserem Prozess- und Produktions-Know-how beim Aufbau ihrer IoT-Landschaft und stellen diese Schritt für Schritt zukunftssicher auf.
können individuelle Use Cases entwickelt werden, die genau auf die Fragestellungen im Haus zugeschnitten sind.
nutzen Unternehmen Zug um Zug einen immer größeren Teil der Daten, die produktionsbegleitend anfallen, für die Wertschöpfung mit Hilfe von ML-Anwendungen.

Im Zeitalter von Vernetzung und Big Data wollen wir automatisieren und Entscheidungen auf Basis von Echtzeitdaten treffen. Deshalb treiben wir das Thema IoT voran.
Thomas Blöchl
Geschäftsführer und COO, T.CON

Use Cases

Mit dem Golden Batch optimal produzieren
Ein Maschinenführer nutzt unsere Golden-Batch-Anwendung, um die optimalen Maschineneinstellungen für verschiedene Aufgaben zu definieren. Relevante Prozessdaten wie Qualität, Tonnage oder Dauer werden dazu aus dem ERP mit IoT-Daten verknüpft. Unter von Fall zu Fall unterschiedlichen Rahmenbedingungen produziert die Maschine auf dieser Grundlage jeweils den optimalen Ausstoß. Die Stakeholder wählen „Golden Batch“ manuell aus. Der Algorithmus lernt aufgrund der historisch gewählten „Golden Batch“ die optimalen Einstellparameter für den aktuellen Produktionsauftrag.

Predictive Maintenance ermöglichen
Die kontinuierliche Sammlung und Auswertung der Shopfloor-Daten erlaubt ein Condition Monitoring, ohne dass neue, teure Sensorik angeschafft werden muss. ML-Algorithmen erkennen anhand der Auswertung massenhafter, historischer und gegenwärtiger Daten beispielsweise, dass eine Maschine mit einer 90 % Wahrscheinlichkeit in den nächsten 50 Stunden ausfallen wird. Maschinenführer können rechtzeitig Schritte einleiten, um den Ausfall proaktiv zu verhindern.

Produktionsfehler identifizieren
Ein Kunde eines Unternehmens beschwert sich über mangelnde Qualität eines an ihn gelieferten Produktes. Unterschiedliche Nutzergruppen in der Produktion wollen wissen was schiefgelaufen ist. Dies können Manager, Maschinenbediener oder Produktionsleiter sein. Sensor- und Maschinendaten werden dazu automatisch mit Produktionsdaten in Beziehung gesetzt.