Durch Anomaliedetektion fehler erkennen, bevor sie auftreten

Nutzung von KI für Maschinenbetreiber und Maschinenbauer um Daten aus dem Betrieb zu analysieren und Fehler zu erkenne, bevor sie auftreten.

Anomalieerkennung im Maschinenbau
und der Produktion

Anomaliedetektion in der Produktion

Das Erkennen von Anomalien ist ein wichtiger Schritt zur Sicherstellung der Produktionsqualität in allen Branchen. Ob durch Regel- oder Grenzwert-basierte Lösungen oder mithilfe von künstlicher Intelligenz – wer Anomalien schnell erkennt, kann Fehler, Produktionsmängel und Verschleiss verringern und vermeiden. Durch die Integration von automatisierter Anomaliedetektion mit KI-betriebenen Systeme gewinnen Unternehmen im Maschinenbau und der Produktion an Effizienz und Zuverlässigkeit.

Anomaliedetektion durch KI in der Produktion

Anomalieerkennung durch künstliche Intelligenz
für Maschinenbetreiber und Maschinenbauer

Anmoaliedetektionslösungen ermöglichen es Maschinenbauern und Produzenten ohne Data-Science-Expertise, die Vorteile einer Machine Learning getriebenen Anomalieerkennung auf einer intuitiven Benutzeroberfläche zu nutzen. Dadurch können sie Daten aus dem Betrieb analysieren, annotieren und Machine-Learning-Modelle erstellen. Diese Modelle erkennen Equipment-Abnutzungen wie z.B. Komponenten-Verschleiß und Prozessprobleme (z.B. Temperatur-Schwankungen) und kann mit Serviceangeboten, wie Wartungen oder Ersatzteilshops, verknüpft werden.

Durch die trainierten Machine-Learning-Modelle können Betreiber über eine eigene Oberfläche Anomalien nachvollziehen, weitere Annotationen erstellen oder eigene Modelle für andere Use-Cases im Self-Service trainieren. Die selbsterstellten Use-Cases und Modelle stellen wiederum einen Rückkanal mit wertvollen Informationen für den Maschinenbauer dar.

Darüber hinaus können Benachrichtigungen eingerichtet werden, um eine schnelle Reaktionsmöglichkeit zu gewährleisten.

Alle Vorteile auf einen Blick

Echzeitüberwachung 24/7

Stetige Überwachung kritischer Fertigungsparameter. Kontinuierliche Optimierung, durch selbstlernende KI.

Höhere Vorlaufzeiten:

Erkennen von Abweichungen im frühen Stadium. Plan- und Durchführbarkeit von Instandhaltungen mit mehr Vorlauf.

Steigerung der OEE

Mögliche Leistungssteigerungen um bis zu 79% durch Erhöhung der Anlagenverfügbarkeit und Kostensenkungen bis 21% durch optimierte Service-Prozesse.

Self-Service Training

Eigenständige Bestimmung und Erweiterung von zu überwachenden Fertigungsparametern.

Integration führender System

Vermeidung von Datensilos durch die Anbindung an ERP-, BDE- und MES-Systeme (Influx, Cumulocity, Nexeed, uvm.)

Anomalieerkennung-Anomaliedetektion-Produktion-Maschinenbau

Anomalieerkennung Modul-Features

Analyse von Daten aus dem Betrieb

Erstellung neuer Machine-Learning-Modelle

Annotation und Training der KI

Verknüpfung von Serviceangeboten

Rückkanal mit Informationen aus dem Feld

Konfiguration von Benachrichtigungen und Alarmings

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Referenzprojekte

Lösungen, die mit shopfloor.io Bausteinen realisiert wurden

Die shopfloor.io-Sofwarebausteine helfen Maschinenbauern dabei, schnell mit der Entwicklung passgenauer Industrie 4.0-Lösungen durchzustarten. shopfloor.io stellt individuelle Softwaremodule für den Cloud- oder On-Premises-Betrieb bereit, und wird als Grundstein einer skalierbaren und sicheren IIoT-Systemarchitektur eingesetzt mit der Maschinenhersteller ihre Anlagen und Mitarbeiter in einem Maschinenportal vernetzen und erschlossene Daten übersichtlich visualisieren oder durch Anbindung an ihre bestehenden Strukturen anknüpfen können.