In der Industrie 4.0 ermöglichen wir mit Predictive Maintenance die vorausschauende Wartung von Maschinen und minimieren Ausfallzeiten.
Durch Methoden der Predictive Maintenance helfen wir Ihnen den zukünftigen Zustand Ihrer Maschinen und Anlagen vorherzusagen und helfen dabei, proaktiv zu handeln, um Ausfallzeiten zu minimieren, die Produktivität und Kundenzufriedenheit steigern und neue Serviceprodukte anzubieten.
Mit unserer Expertise in den Bereichen Internet of Things (IoT), Engineering und Data Science sowie der mathematischen Modellierung entwickeln wir Predictive-Maintenance-Lösungen und integrieren sie in Ihre operativen Systeme – von der Edge bis zur Cloud und hybriden Lösungen. Wir begleiten Sie bei der datengetriebenen Transformation. Dabei entwickeln wir Lösungen, je nach Reifegrad:
Gemeinsam bauen wir datengetriebene und mathematische Modelle, die einen echten Mehrwert für das Unternehmen und seine Kunden bieten. Wir unterstützen Sie entlang des gesamten Entwicklungszyklus Ihrer Predictive-Maintenance-Lösungen!
Sie wissen, wohin Sie sich entwickeln wollen, aber wissen noch nicht, wie? Wir unterstützen Sie bei der Entwicklung neuer Produktideen.
In Machbarkeitsanalysen und mit einem Proof of Concept geben wir einen ersten Einblick, ob die Produktvision realisierbar ist und wie sie in der Praxis aussehen kann.
Wir trainieren Machine-Learning-Modelle für Sie, um Fehlfunktionen in Ihren Geräten sicher erkennen und vorhersagen zu können.
Nach der Planungsphase integrieren wir die Predicitve-Maintenance-Lösung nahtlos in ihre Geschäftsprozesse – für ein Produkt nach Maß statt von der Stange.
Jedes Projekt und jedes Kundenbedürfnis sind sehr individuell. Out-of-the-Box-Lösungen fühlen sich häufig nach einem Kompromiss an und sind nur selten erfolgreich. Durch unsere langjährige Projekterfahrung sind wir in der Lage, uns schnell in spezifische Domänen einzuarbeiten und wichtige Anforderungen zu identifizieren. Unser Vorgehensmodell für die Entwicklung von Predictive-Maintenance Lösungen basiert dabei auf einer inkrementellen Entwicklung, die darauf abzielt schnell Mehrwerte zu generieren und aus den Daten und von den Benutzern zu lernen. Bereits erste Dashboards und erste Schwellenwerte basierte Alerting-Lösungen sind ein erster und wichtiger Schritt Richtung einer Predictive-Maintenance-Lösung.
Mit unserem Vorgehen können Sie auch bei einer geringen Datenbasis, bedingt durch wenig Ausfälle oder wenig Maschinen, schnell einen Mehrwert für Ihr Unternehmen generieren.
Im Rahmen des Forschungsprojekts „Service-Meister“ haben die KROHNE Messtechnik GmbH und inovex für KMUs ein System konzipiert, das mittels Machine Learning Anomalien in Messinstrumenten automatisiert erkennt und auswertet.
Wir haben einen Großküchenhersteller dabei unterstützt, ein Reporting aufzusetzen, das durch kontinuierliches Monitoring der Maschinendaten, eine Auswertung des Betriebs erstellt und weitere Schritte in Richtung Prozessoptimierung ermöglicht.
Bei einem Maschinenhersteller haben wir das kontinuierliche Monitoring der Maschinendaten und die Darstellung der Daten für Endanwender: innen ermöglicht. Zusätzlich haben wir die Erkennung von Anomalien, inklusive Alarmierung, im Betrieb der Maschinen möglich gemacht. Im Anschluss lassen sich die Einflussfaktoren ermitteln.
Hören Sie die Folge zu Predictive Maintenance im Digital Future Podcast von inovex.
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