Hintergrund

Ein Hersteller von Linearachsen erfährt, dass sein unerwartete Ausfälle seiner Komponenten während des Betriebs beim Kunden in einer Produktion auftreten. Fehlbedienungen des Kunden können allerdings nicht nachgewiesen werden.

Vorgehen

  • Anbringung von Schwingungssensoren an den Linearachsen
  • Vorverarbeitung und Weitergabe der Daten über AWS Greengrass Edge Computing.
  • Echtzeit-Analyse der Schwingungsdaten auf Edge-Gerät. Start mit Condition-Based Monitoring. Anschließend A/B-Tests mit Linearen Regressions Algorithmen
  • Weiterverarbeitung der Daten in AWS Cloud und Visualisierung der Ergebnisse über Kibana

Ergebnis

  • Bei 85% der aufgetretenen Fehler konnte eine Fehlbedienung des Kunden festgestellt werden (z.B. Überschreitung der max. Last)
  • Die Fehlerhäufigkeit konnte um 60% reduziert werden, da außergewöhnliche Schwingungen frühzeitig erkannt worden sind
  • Nach 2-monatiger Laufzeit konnte der Lineare Regressions Algorithmus Fehler
    besser vorhersagen als es durch Condition-Based Monitoring möglich war

Nutzen

  • Reduzierung von Fehlbedienung des Kunden
  • Reduzierung der gesamten Fehlerhäufigkeit
  • Verbesserung der Fehlervorhersage
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Aufbau von kundenübergreifendem Produktionswissen, digitale, datengestützte Dienstleistungen, konsequente Weiterentwicklung der Maschinen.

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    elunic AG

    Erika-Mann-Str. 23

    80636 München

    Deutschland

    089 / 4161737 - 30

    info@elunic.com

    Nach dem ersten Screening senden wir dir eine Einladung zu unserem Tool Talentcube. Wir haben 3-5 kurze Fragen vorbereitet, die du in einem persönlichen Video beantworten kannst (auch wir haben ein kurzes Vorstellungsvideo vorbereitet). Solltest du dich damit nicht wohlfühlen, gib uns gerne Bescheid - wir finden eine Alternative!

    Wir möchten dadurch einen authentischen Ersteindruck von dir erhalten und haben gleichzeitig die Möglichkeit dein Video mit unserem Team zu sichten und schnell richtige Entscheidungen zu treffen.

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