Analyse von Maschinendaten

Durch die Nutzung von Telemetriedaten können Maschinen und Anlagen in ihrer Effektivität und Effizienz deutlich gesteigert werden.

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Anwendungsfall

Analyse von Maschinendaten zur Zustandserkennung
Predictive Maintenance

In vielen Fällen können Sensor- und Steuerungsdaten herangezogen werden, um Aussagen über den Zustand von Maschinen und Anlagen zu treffen (engl. Condition Monitoring). Dadurch lassen sich sowohl geplante und ungeplante Standzeiten effektiv reduzieren, als auch die Ersatzteilversorgung optimieren (Predictive Maintenance). Die Analyse von Telemetriedaten wird somit zum echten Wettbewerbsvorteil!

Advanced Industry Analytics erstellt für Sie Modelle zur Zustandserkennung!

Anwendungsfall

Auswertung der Maschinennutzung

Als Maschinenbauer sind Einblicke in die reale Nutzung ihrer Anlagen beim Kunden von enormer Bedeutung. Durch detaillierte Einblicke in die Anwendungsfälle lassen sich Maschinen deutlich zielgerichteter weiterentwickeln und verbessern. Mit Hilfe von Telemetriedatenauswertungen werden solche Einblicke möglich.

Advanced Industry Analytics wertet Maschinendaten aus und macht die Nutzungsszenarien sichtbar!

 
 
Anwendungsfall

Qualitätsanalyse von Baugruppenkomponenten

Die Fragestellung, welche Komponente bzw. Komponentenausführung für einen Anwendungsfall optimal ist, kann häufig nur auf Basis von Erfahrungswerten beantwortet werden. Ebenfalls ist häufig unklar, ob eine Komponentenweiterentwicklung die Erwartungen in der Praxis über einen langen Zeitraum wirklich erfüllt. Durch die Analyse von Maschinendaten lassen sich diese Fragestellungen durch Fakten beantworten.

Advanced Industry Analytics analysiert unterschiedliche Komponentenvarianten für Sie!

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Ablauf der Maschinendatenanalyse

  • Festlegung der Projektziele
  • Initiale Datenanalyse
  • Bereinigung und Datentransformation
  • Modellierung bzw. tiefgreifende Analyse
  • Evaluation der Ergebnisse
  • Auslieferung der Modelle bzw. Analyseergebnisse

Wie läuft ein Maschinendatenprojekt ab?

Zunächst erfolgt eine Betrachtung des geschäftlichen Kontexts und der eigentlichen Ziele der Maschinendatenauswertung. Dabei werden u.a. auch die Fragen beantwortet, ob die vorhandenen Datenmengen und technische Infrastruktur für den Zweck ausreichend sind. Im Falle von Predictive Maintenace könnten dies, zusätzlich zu den Telemetriedaten, auch Wartungsdokumente sein

Im nächsten Schritt wird der Datenbestand initial analysiert. Ziel ist dabei, die Daten auf Vollständigkeit und Korrektheit zu untersuchen. Außerdem wird ein tieferes und konkretes Datenverständnis aufgebaut und erste Datenerkenntnisse geschürft.

Im Anschluß werden die Daten ggf. bereinigt (bspw. fehlerhafte Werte korrigiert) und mit Metadaten und Domänenspezifika angereichert.

Je nach Zielsetzung wird dann ein Modell erstellt oder eine detaillierte und tiefgreifende statistische Analyse der Daten (bspw. statistische Tests) durchgeführt.

In der darauffolgenden Retrospektive wird das Modell nochmals gründlich durchleuchtet und auf seine Tauglichkeit und Aussagekraft getestet. Im Falle einer Analyse erfolgt eine kritische Auseinandersetzung mit der Erkenntnissen bzgl. ihrer Aussagekraft.

Den Abschluss bildet die Ausrollung oder Bereitstellung der entwickelten Modelle, Berichte oder interaktive Werkzeuge zur weiteren Datennutzung (bspw. Dashboards).

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