Daten sind essentiell für eine optimale Fertigungskette Welche Chancen hat die Digitalisierung für produzierende Unternehmen? Wo können in der Fertigung Potenziale ausgeschöpft werden durch die geschickte Verknüpfung von Daten? Vier Usecases verdeutlichen den Nutzen, den ein integrierter Ansatz für Daten aus der Fertigung hat. Fundierte Entscheidungen für die Produktion lassen sich nur auf der Grundlage der richtigen und vollständigen Informationen treffen. Dabei ist es zunächst erst einmal zweitrangig, ob es sich um einen Menschen oder einen Algorithmus handelt, der aus der Datenanalyse die weitere Vorgehensweise ableitet. Es gilt, eine 360°-Sicht auf die Fertigungskette zu erhalten. Das gelingt nur, wenn Unternehmen ihre vorhandenen Datensilos aufbrechen und alle relevanten Informationen miteinander verknüpfen (alle Usecases gibt es zusammengefasst in der Broschüre "Chancen in der digitalen Produktion nutzen". Erst diese Verknüpfung schafft die Grundlage für weitreichendere prädiktive und präskriptive Auswertungen, sowie datengetriebene Entscheidungen und umfassende Diagnosen.
Aber auch After Sales beziehungsweise Services können durch gesteuerte Disposition von verbesserter Teilelogistik und Werkstattauslastung profitieren. Jedoch mangelt es bislang noch an den hierfür notwendigen IT-Investitionen in der Fertigungsindustrie, um langfristig größere Ersparnisse zu erzielen. Denn erst der Einsatz von Vorhersagemodellen macht eine umfassende Datenerfassung und Analyse der Wertschöpfungsprozesse in der Fertigungsindustrie überhaupt erst möglich. ANZEIGE Anwendungsfelder von Big Data Eine vorrausschauende Datenanalyse bringt Vorteile für den Produktionsprozess: Erstens lässt sich die Qualität der Endprodukte durch eine regelmäßige und datengetriebene Wartung der Maschinen erhöhen. Zweitens spart diese Nachvollziehbarkeit viel Zeit und Aufwand bei der Analyse des Produktionsprozesses. Beispiel: Ein Unterbauteil ist defekt und es ist schnell klar, welche Produkte davon betroffen sind. So kann eine entsprechende Rückrufaktion gestartet werden, ohne eine langwierige Fehlersuche betreiben zu müssen.
Andererseits aber auch, weil sich KPIs unterschiedlich ermitteln lassen und es deshalb Abweichungen in ihrem Aussagegehalt gibt. Mit einer unternehmensweiten Datenintegration gehören die Schwierigkeiten der Vergangenheit an – alle Parameter, etwa Durchlaufzeiten, Ausschussquote oder Produktionseffektivität, werden auf einheitlicher Datenbasis und nach identischen Standards berechnet. Im 2. Teil beschreibe ich die vier Usecases, bei denen die Digitalisierung neue Geschäftspotenziale freisetzt. Diese Artikel könnten Sie auch interessieren: Datenintegration in der Produktion (Teil 1) Datenintegration in der Produktion (Teil 2) Ausbaustufen bei der Datenintegration in der Fertigung (Teil 3)
Sie integrieren unterschiedliche Datenquellen, Maschinen und Standards mit relativ geringem Aufwand. Die vorhandene und weit entwickelte Technologie sollte auf alle Fälle strategisch eingeführt werden – es gibt Hürden: Menschen müssen überzeugt werden und zusammenarbeiten. Know-how ist oftmals knapp. Kernfragen für die Strategie sind beispielsweise die nach den Zielen, nach den benötigten Daten, nach Technologien wie Sensorik und RFID, Organisation und Verantwortung, Governance und Compliance und nach Prozessen. Digitaler Zwilling, Predictive Maintenance: auf der SPS IPC Drives wird es konkret Vom 27. bis 29. November 2018 wird der Nutzen von Datenanalysen auf der internationalen Messe für Automatisierung SPS IPC Drives in Nürnberg konkret. Für Produktionsplaner und Produktentwickler wird die Unified Architecture (UA) der OPC Foundation ein Trendthema sein. Sie ist ein Baustein, um Daten aus den Werkzeugmaschinen zu übertragen und digitale Zwillinge in der Fertigung zu erhalten. Ein gutes Beispiel für die die dynamische Fertigung und den flexiblen End-toEnd-Fertigungsfluss liefert die SAP mit Partnern wie der INDEX-Gruppe in Halle 5, Stand 358.
Datenakquise und Aufbereitung: Eine der wichtigsten und zeitintensivsten Phasen eines Machine Learning Projektes ist die Akquise, Bereitstellung und die Aufbereitung der Daten. In diesem Block bekommen Sie Einblicke und Best Practices dazu, welche Datenfehler auftreten können und wie Sie diese vor dem Hintergrund der Modellierung beheben können. Modellierung: Nach der Datenaufbereitung können Algorithmen für die Modellierung der Prozesse angewendet werden, um so anhand von historischen Daten und Ereignissen für die Zukunft zu lernen. Neben einem Vergleich von klassischen Analyseverfahren (z. B. Korrelationsanalyse) mit Verfahren der künstlichen Intelligenz, bekommen Sie Einblicke in die Funktionsweise der Machine Learning Algorithmen. Tag 2 Hands-on Python: In diesem Block bearbeiten Sie einen Machine Learnin Use Case von der Datenaufnahme bis zur Modellierung anhand eines gegebenen Beispiels. Rollen und Verantwortungen: Durch den agilen Charakter von Machine Learning Projekten ergeben sich veränderte Rollen und Verantwortungen.
IT-DIRECTOR: Wie lassen sich sämtliche Datenquellen (Maschinen, Prozesse, Produkte) und Systeme (ERP, SCM, BI) am besten integrieren? Auf welche Standards sollten die IT-Verantwortlichen hier vor allem achten? T. Martens: Sieht man von dem vieldiskutierten Speicherkonzept des "Data Lake" ab, werden wir es mit mehreren Analyse- wie Speicher-Layer in einer hybriden Struktur zu tun haben. Denn nur so lassen sich die Stärken und Schwächen der einzelnen Ansätze nutzen beziehungsweise ausgleichen. Nach wie vor haben transaktionale und analytische Systeme ihre Daseinsberechtigung, wenn es um strukturierte Daten, die Konzentration auf hochwertige Daten, der Identifikation wiederholbarer Operationen und Prozesse sowie definierter Anforderungen geht. Diese Systeme müssen jedoch um Hadoop-Distributionen oder NoSQL-Datenbanken ergänzt werden, wenn das Augenmerk auf der Integration unterschiedlicher Datenarten und -typen, den Umgang mit variablen Inhalten und Einzelfall-Analysen sowie explorativer Analysen aufgrund fehlender oder wechselnder Anforderungen liegt.
Möglich wird dies durch eine auf IoT... Neue Wege der Datenanalyse: City Apps bieten Chancen für Versorger Smart City Apps boomen. Viele Städte haben bereits eine App für ihre Bürger eingeführt oder planen es aktuell. Doch wer bei den Apps nur an... Weiterlesen
Mähen wo das Laufen schwerfällt! Der AS 940 4WD mäht und mulcht dickes, hohes Gras mit Gestrüpp. Geschlossenes Mähdeck mit AS Kreuzmesser-System. Das Hauptmesser schneidet, das Kreuzmesser zerkleinert das Schnittgut. Zum Schutz vor Beschädigungen weicht das surfende Mähdeck bei Geländeunebenheiten nach oben aus. Der permanente Allradantrieb sorgt bergauf für bessere Traktion und bergab für eine stärkere, sichere Bremswirkung. Leider sind noch keine Bewertungen vorhanden. As 940 sherpa 4wd aufsitzmäher handrasenmäher mähroboter. Seien Sie der Erste, der das Produkt bewertet. Sie müssen angemeldet sein um eine Bewertung abgeben zu können. Anmelden Zu diesem Produkt empfehlen wir Ihnen:
Geeignet ist der Sherpa im Aufsitzbetrieb bis 21 Grad und im ferngesteuerten Betrieb bis 39 Grad (Kippgrenze). Bei 33 Grad Querlage ertönt ein akustisches Signal, das den Anwender warnt, dass sich das Gerät dem Grenzbereich und der Kippgrenze nähert. Steiles Gelände, unter Bäumen und Büschen, an Dornenhecken oder Brennnesseln entlang oder in der Nähe von Wespennestern – Situationen, in denen die Fernsteuerung den Anwender entlastet, gibt es also mehr als genug. As 940 sherpa 4wd aufsitzmäher shop. Einfache Bedienung Die Bedienung des Sherpa RC erfolgt über eine Profi-Fernsteuerung mit Joystick. "Für jeden, der schon einmal ein ferngesteuertes Modellauto gefahren hat, ist das völlig problemlos zu beherrschen", so das Urteil von Weber. Die bis zu 300 Meter Reichweite ermöglichen effizientes Mähen in sicherer Entfernung, unabhängig vom Gerät und ohne unmittelbare körperliche Lärm- und Abgasbelastung. Weber dazu: "Bei einer großen Fläche, die ich gut kenne, habe ich den Sherpa RC bis zu etwa 150 Meter weit weg fahren lassen. Auf nicht so gut bekannten Flächen bin ich seitlich versetzt mitgelaufen. "
Zudem verfügt er über ein surfendes Mähdeck zum Ausgleich von Geländeunebenheiten. Mit den Aufsitz-Allmähern lassen sich Hanglagen bequem und ökonomisch mähen. In vielen Geländen gibt es jedoch immer wieder Bereiche, in denen das Mähen für den Fahrzeugführer sehr unangenehm ist: steiles Gelände, loser Untergrund, das Mähen unter Bäumen und Büschen, entlang von Hecken, Brennnesseln und Wespennester. Manchmal erzeugen Geländeunebenheiten störende Vibrationen. Aus diesem Grund hat AS-Motor den erfolgreichen Sherpa Aufsitzmäher um eine wichtige Funktion erweitert, das Mähen per Fernsteuerung. Aufitzmäher-Allmäher AS 940 Sherpa 4WD. Einen Wiesenmäher mit Allrad. So kann immer dem Gelände angepasst ideal gemäht werden, zum Beispiel: auf großen Flächen und zwischen Hindernisse im Aufsitzbetrieb in Steillagen oder unter tiefhängenden Ästen via Fernsteuerung Die bis zu 300 m reichende Profi-Fernbedienung ermöglicht effizientes Mähen unabhängig vom Gerät, in sicherer Entfernung und ohne unmittelbare Lärm- und Abgasbelastung. Mit dem neuen ferngesteuerten Sherpa RC wird der Einsatzbereich jetzt nochmals erweitert, flexibler und vor allem sicherer.
Beratung & Service haben für uns höchste Priorität. Unseren Service bieten wir im Umkreis Odenthal (Bergisch Gladbach bei Köln und Leverkusen) und bis zu 50 km in der Region Bergisch Gladbach, Köln, Rheinisch-Bergisch Kreis, Oberbergischer Kreis, Kürten, Burscheid, Bensberg, Rösrath, Lohmar, Siegburg, Bonn, Hennef, Overath, Much, Nümbrecht, Waldbröl, Engelskirchen, Lindlar, Marienheide, Wipperfürth, Gummersbach, Wermelskirchen, Remscheid, Solingen.
Dies ermöglicht uns und unseren Partnern, den Nutzern unseres Services personalisierte Werbung anzuzeigen, die auf einer website- und geräteübergreifenden Analyse Ihres Nutzungsverhaltens basiert. Die mit Hilfe der Cookies erhobenen Daten können von uns und unseren Partnern mit Daten von anderen Websites zusammengeführt werden.