Machine Connectivity
Machine Data Analysis
Process Optimization
NEUIGKEITEN
UNSERE EXPERTISE
Machine Connectivity
Eines unserer Hauptgebiete ist das Open Source Projekt Apache PLC4X. Bei dem es darum geht Maschinenprotokolle für alle gängigen Industriesteuerungen und Feldbusprotokolle zu implementieren. Daher haben wir nicht nur als Expertennutzer hohes Know-how sondern können auch als Mit-Entwickler schnell und einfach Änderungen oder Anpassungen vornehmen und bei Bedarf weitere Protokolle implementieren.
Warum und wie auch Sie von PLC4X profitieren können, finden Sie hier.
Machine Data Analysis
Business Intelligence (BI) und Datenanalyse sind bei weitem kein Neuland mehr in der Industrie. Durch die große Anzahl an Tools und Werkzeugen steht für viele Unternehmen die Analyse ihrer kaufmännischen Daten im Vordergrund.
Dabei können aus den Maschinen- und Anlagendaten mindestens genauso wertvolle Schlüsse gezogen werden können. Hierfür gibt es zahlreiche naheliegende Gründe. Beispielsweise ist die Qualität der erfassten Daten oftmals hoch, da diese automatisiert aufgenommen werden können. Außerdem entstehen die Daten deutlich näher an den Produkten bzw. der Wertschöpfung und können somit besser und enger mit den Produkten korreliert werden.
Eine große Herausforderung ist allerdings der Aufwand, der beim Abgreifen der Daten für jede Maschine entsteht und die anschließende Erstellung von aussagekräftigen Analysen. Genau bei diesen Herausforderungen unterstützen wir unsere Kunden mit unserer Technologie und unseren Erfahrungen.
Bald findest du an dieser Stelle unser Whitepaper über den Einsatz von Business Intelligence zur Analyse von Maschinendaten. Melde dich bei unserem Newsletter an um sofort zu erfahren, wenn es soweit ist!
Process Optimization
Es gibt viele Ansätze, um bestehende (Industrie-)Prozesse zu optimieren. Gerade bei komplexen physikalischen oder chemischen Produktionsprozessen mit einer Vielzahl an Einflussgrößen ist es jedoch schwierig Zusammenhänge zu erkennen oder zu verstehen. Genau diese Zusammenhänge sind allerdings ausschlaggebend um Rückschlüsse auf Verschleiß, Qualität und die Auswirkung möglicher Parameterveränderungen ziehen zu können.
Hier setzen wir mit der datenbasierten Prozessoptimierung an. Wir akzeptieren, dass wir die Zusammenhänge zwischen den Einflussgrößen nicht kausal verstehen können. Sammeln wir aber genug Daten gelingt es uns Korrelationen herzustellen, die uns helfen den Prozess besser zu verstehen und zu modellieren. Basierend auf diesen Modellen können die Prozesse dann besser verstanden, offene Fragestellungen geklärt und Maßnahmen für Optimierungen ergriffen werden.
Damit eine Prozessverbesserung und nicht zuletzt auch eine Veränderung von eingefahrenen Prozessen in der Produktion erfolgreich umgesetzt werden kann, benötigt es abgesehen von den Daten auch Spezialisten für die entsprechenden Technologien und Methoden. Hier haben wir uns in den letzten Jahren ein großes Netzwerk aufgebaut, aus dem wir für entsprechende Projekte auf die richtige Expertise zurückgreifen können.Bald findest du an dieser Stelle unser Whitepaper über unseren Ansatz zur Datenbasierten Prozessoptimierung. Melde dich bei unserem Newsletter an um sofort zu erfahren, wenn es soweit ist! Schauen Sie sich gerne so lange bei unseren Partnern oeconos und magility um!
Overall Equipment Efficiency
In der produzierenden Industrie sind Kennzahlen ein häufig gebrauchtes Mittel, um die Effektivität der eigenen Fertigung zu messen. Eine dieser Kennzahlen ist die Overall Equipment Effectiveness (OEE), die eine wichtige Basis zur kontinuierlichen Verbesserung und Anpassung der Produktion darstellt. Sie bildet somit einen zentralen Grundpfeiler für die Industrie 4.0.
Warum die OEE so wichtig ist und was man darüber wissen sollte, haben wir in unserem Artikel Die OEE – der Königsindikator unter den Produktionskennzahlen erklärt.
IHRE LÖSUNG
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IHR PROJEKT
0 Starting up
Sie erhalten einen lückenlosen Überblick über Ihre Daten, Prozessinformationen und bisher unbekannte Herausforderungen. Jetzt können wir eine individuelle Priorisierung erarbeiten.1 Merging Data
Sie bekommen einen einheitlichen, verknüpften Datensatz. Durch präzise Visualisierung können Ihre Daten schnell und zielsicher analysiert werden.2 Collecting Beautiful Data
Der automatische, regelmäßige Datenimport aller Daten mit grafischer Ansicht bietet Ihnen maximale Optimierungschancen – so vermeiden Sie teure Fehler.3 Live Monitoring
Sie werden bei Abweichung von prozesskritischen Parametern alamiert. Ihr trainiertes Machine Learning Modell und Ihre geschulten Mitarbeiter werten Daten effizient aus. Unterstützt werden Ihre Experten durch kontinuierliche Visualisierung.4 HD Machine Data
Durch Verdichtung der Daten, intelligente Algorithmen und Generierung weiterer qualitätsrelevanter Prozessparameter verbessert sich Ihre Prozessüberwachung und Prozessstabilität kontinuierlich.5 Hands On
Durch die Optimierung der manuellen Dateneingabe wird die Qualität Ihrer Daten und Prozesse fortlaufend verbessert – und Ihr Betrieb wahrhaft smart.
UNSERE FORSCHUNGSAKTIVITÄTEN
Für uns als junges Technologieunternehmen ist es besonders wichtig die Zukunft technologisch mitzugestalten. Daher sind wir neben unseren starken Aktivitäten im Bereich Open Source auch in mehreren Forschungsprojekten aktiv, in denen wir gemeinsam mit Partnern aus den Bereichen Wissenschaft und Industrie versuchen neue Lösungen im gesamten Umfeld der Industrie 4.0 zu entwickeln.
Entwicklung einer Bandsägemaschine mit Selbstoptimierung
Aramidfaserbasierte Wabenstrukturen vereinen geringes Gewicht mit hoher Festigkeit, dies führt bei Bandsägen zu schnellem Verschleiß der Sägebänder. Dadurch sinken wiederum die Schnittqualität und Maßhaltigkeit. Im Fall eines Sägebandrisses entstehen meist größere Schäden. Aktuell verfügen Bandsägen über keinerlei Sensorik, um Verschleiß und sich ankündigende Risse zu erkennen.
Aus diesem Grund soll ein System aus Sensorik und Algorithmen entwickelt werden, um die Sägequalität und den Verschleiß anzupassen. Darüber hinaus soll anhand der vollständigen Digitalisierung des Sägeprozesses und der Maschine eine Selbstoptimierungsfunktion der zukünftigen Bandsägen-Generation von Hema realisiert werden. Um dies umzusetzen, soll eine Dickenmessung zur Vermessung von geschnittenen Lagen während des Sägens in die Sägemaschine integriert werden. Das Ziel des Projektes ist es folglich eine Bandsägemaschine mit Selbstoptimierung und integrierter Dickenmessung für hocheffiziente, ressourcenschonende Verarbeitung zu entwickeln.
Shopfloor Service Combiner (SFSC)
Das Ziel des Projektes SFSC ist es eine serviceorientierte Kommunikationszwischenschicht zu entwickeln, die sich dieser Problemstellung annehmen wird und die Entwicklung von Smart Services innerhalb des Shop-Floors vereinfacht. Folglich würde ebenfalls der Innovationsgrad von KMU gestärkt. Für die Evaluation wird sich hierbei besonders auf das maschinelle Lernen und Datenanalysen innerhalb des Shop-Floors als Smart Service konzentriert. Das Vorhaben stützt sich auf Ergebnisse aus dem BMBF-Projekt RetroNet und möchte diese weiterentwickeln. Darüber hinaus zielt das Projekt darauf ab die SFSC Zwischenschicht als Open Source Projekt zu veröffentlichen, sodass eine weite Verfügbarkeit gewährleistet werden kann.
ÜBER PRAGMATIC INDUSTRIES
Als junges Start-up aus dem »Silicon Nürtingen« in der europäischen Metropolregion Stuttgart konnte sich pragmatic industries seit der Gründung im Jahr 2017 erfolgreich am Markt beweisen und durch innovative Shopfloor Intelligence Lösungen mittelständischen Unternehmen Zugang zu modernsten und zukunftsweisenden Methoden ermöglichen.
pragmatic industries bringt Agilität in Ihr Shopfloor Management und ermöglicht einen einfachen und wertschöpfenden Zugang zu Daten.
Unsere Mission ist, Daten intelligent zu nutzen und ihr volles Potential auszuschöpfen. Wir entwickeln Tools, um den deutschen Mittelstand durch zukunftsweisendes Messdatenmanagement im internationalen Wettbewerb zu stärken.
UNSERE PARTNER
Dr. Julian Feinauer
Founder and CEO