Ihre Fertigung auf Autopilot

Durch Anomaliedetektion fehler erkennen, bevor sie auftreten

Automatisierte Anomalieerkennung in der Produktion durch KI

Industrielle Anomalieerkennung
durch KI-betriebene Prozess- und Sensordatenauswertung

Die industrielle Anomalieanalyse ermöglicht es Produzenten, die Vorteile von Machine Learning auf einer intuitiven Benutzeroberfläche im Self-Service auch ohne Data-Science-Expertise zu nutzen. Dadurch können Sie Daten aus dem Betrieb analysieren und auf einfache Weise KI-Modelle erstellen, die Equipment-Abnutzungen wie z.B. Komponenten-Verschleiß und Prozessprobleme (z.B. Temperatur-Schwankungen) erkennen, bevor diese zu Problemen führen.

Automatisierte Anomalieerkennung gewährleistet eine schnelle Reaktionsmöglichkeit, hilft bei der Sicherstellung der Produktionsqualität sowie der Steigerung der Effizienz und Zuverlässigkeit von Produktionen.

AI Training

Lernen Sie den Normalzustand Ihrer Fertigungsanlagen an. Der AI-Wizard führt Sie in 5 einfachen Schritten durch den Konfigurationsprozess.

AI Detection

Überwachen Sie Ihre Fertigungsanlagen nahe Echtzeit. Die erkannten Anomalien stoßen Folgeprozesse an.

Mögliche Einsatzfelder

Branchen

Werkzeugherstellung

Dairies

Fertigungstechnik

Packaging

Automotive engineering

Electronics

Cement industry

uvm.

data

Schwingung/Vibration

Temperature

Pressure

Torque

Voltage

Druckluft

Strom

CO²

uvm.

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Alle Vorteile auf einen Blick

Real-time monitoring 24/7

Continuous monitoring of critical production parameters. Continuous optimization through self-learning AI.

Longer lead times:

Recognition of deviations at an early stage. Planning and feasibility of maintenance with more lead time.

Increase in OEE

Mögliche Leistungssteigerungen durch Erhöhung der Anlagenverfügbarkeit und Kostensenkungen durch optimierte Service-Prozesse.

Self-Service Training

Independent determination and expansion of production parameters to be monitored.

Integration führender Systeme

Avoidance of data silos through the connection to ERP, PDA and MES systems (Influx, Cumulocity, Nexeed, etc.)

Industrial systems for anomaly detection can provide early warning of potential system failures or process deviations. Data from various sources can be analysed, e.g. sensor readings, production data and maintenance data, to register patterns and anomalies that indicate an emerging problem.

By identifying potential problems at an early stage, production facilities can take proactive measures to prevent system failures and minimise downtime. This can lead to significant cost savings as well as improved efficiency and productivity.

In addition, pattern recognition can identify areas in the production process that can be optimised to reduce waste, resulting in improved product quality, lower costs, improved performance and increased competitiveness.

The system can recognise potential safety risks, alerting operators to take safety measures. For example, deviations in temperature or pressure values can be detected that indicate a potential fire or explosion hazard before an incident occurs.