Manufacturing Analytics

Durch das effektive Zusammenspiel von Daten, Maschinen und Menschen ermöglicht Manufacturing Analytics die gezielte Steigerung von Effizienz und Qualität in agilen Produktionsprozessen. Hierbei werden Daten aus Maschinen, Sensoren und Produktionssystemen in Echtzeit erfasst und präzise analysiert. Die Identifizierung von Mustern und Abweichungen eröffnet die Möglichkeit zur Erstellung genauer Prognosen und zur fundierten Entscheidungsfindung.

Gewinnen Sie Einblicke in die Methoden und das Potenzial von Manufacturing Analytics. Entdecken Sie, wie Sie diese gewonnenen Vorteile erfolgreich in Ihre Fertigungsabläufe integrieren können.

IoT komplett in ERP integriert Modellfabrik der Abdullah-Gül-Universität in Kayseri, Türkei

An der Abdullah-Gül-Universität in Kayseri wurde eine hochmoderne Modellfabrik geschaffen, die innovative Fertigungstechnologien mit praxisnaher Schulung verbindet. Gemeinsam mit der lokalen Handelskammer hat Industrial Application Software eine Lernfabrik entwickelt, in der das ERP-System Canias auch die Schulungsabläufe organisiert. Ein Rundgang offenbart ein durchdachtes Konzept.

Lean Labor: Praxisnah und zukunftsorientiert So werden Studierende auf die Herausforderungen in der Industrie vorbereitet

Labore und Lernfabriken sind komplexe Trainings- und Ausbildungsumgebungen, die reale Bedingungen simulieren und zu Verbesserungen im Produktionsalltag inspirieren sollen: Produktivitätssteigerungen, kürzere Durchlaufzeiten, geringere Kosten. Durch die praxisnahe und experimentelle Vorbereitung auf Prozesse und Bestandteile des späteren Arbeitsumfelds erfüllen Labore an Hochschulen eine wichtige Funktion zwischen Forschung und Industrie.

A Japanese Point of View on Manufacturing Consulting and CIP  Digital X Innovation—Japanese best practice in manufacturing consulting

Claudia Schmidt and Chantal Ruppert spoke with Satoshi Tachibana, Motohiro Kashihara and Yuta Nakamura from the Japanese consultancy ABeam about the main challenges in implementing KAIZEN. In the conversation they also learned more about how executives can boost employee initiative in the continuous improvement process (CIP) and what companies should consider before digitizing their business.

Die Zukunft von Manufacturing Data Analytics Implikationen für eine erfolgreiche Datennutzung im produzierenden Umfeld

In der Studie „Manufacturing Data Analytics“ der Universität St. Gallen und der RWTH Aachen wurden vielfältige Aspekte der industriellen Datennutzung untersucht. Hierbei wurden verschiedene Themenfelder wie beispielsweise technische Systeme, Implementierungsstatus und organisatorische Umsetzung analysiert. Lesen Sie von den herrschenden Unterschieden und systematische Evaluierung von Anwendungsfällen sowie strategischen Partnerschaften.

Wettbewerbsvorteile durch datenbasierte Services im Maschinenbau So gelingt die Umsetzung des digitalen Zwillings

Die Digitalisierung des industriellen Mittelstands befindet sich noch am Anfang. Für eine erfolgreiche Transformation benötigen Unternehmen eine ganze Reihe intelligenter Lösungen. Von besonderer Bedeutung ist der Digitale Zwilling, der reale Prozesse in einer virtuellen Umgebung simulieren kann. Doch welche technischen Voraussetzungen müssen für den Einsatz dieser Technologie geschaffen werden?

Künstliche Intelligenz in der Fabrikhalle Zwei Praxisbeispiele zum Nutzen adaptiver und erklärender KI

Wie von Charles Darwin aufgezeigt, haben die anpassungsfähigsten Lebewesen die besten Überlebenschancen. Was aber hat dies mit modernen Analysealgorithmen und Industrie 4.0 zu tun? So einiges – denn nachhaltige Qualitätsoptimierung kann in variantenreicher Produktion nur funktionieren, wenn die KI-Algorithmen die Veränderungen erkennen, bewerten und notwendige Änderungen der Algorithmik ableiten.

Reihenfolgeplanung im Zeitalter von Industrie 4.0 Herausforderungen und Anpassungen in der Reihenfolgeplanung

Für eine effiziente Produktion sind Optimierungsverfahren unverzichtbar. Durch die Ausrichtung der Produktion auf Konzepte wie Industrie 4.0 verändern sich aber die Rahmenbedingungen für den richtigen Einsatz dieser Verfahren. Dieser Beitrag stellt die vorhandene Vielfalt an Optimierungsverfahren vor und diskutiert ihre Eignung für Industrie 4.0.

Potenziale und Hürden von Data Analytics Wie die Serienfertigung im Fahrzeugbau von Industrie 4.0 profitieren kann

In der Großserienfertigung von elektrifizierten Fahrzeugen stellt die zunehmende Komplexität eine große Herausforderung dar. Ein beschleunigter Wissensaufbau bezüglich Fertigungstechnologien und Prozesse kann durch Industrie 4.0-Ansätze, insbesondere Data Analytics, unterstützt werden. In diesem Beitrag werden die Ergebnisse einer Expertenstudie vorgestellt, die sich mit den Potenzialenvon Data Analytics in der Großserienfertigung befasst.

Industrial Big Data: Tieferes Prozessverständnis durch Daten Modernes Informationsmanagement in der Produktion

Längst hat die digitale Transformation auch die industrielle Produktion erreicht. Im vorliegenden Beitrag wird insbesondere der Big Data Begriff adressiert und eine Abgrenzung dieses umfassenden Konzepts hinsichtlich der Definition von Industrial Big Data unternommen. Zudem wird anhand von Fallbeispielen exemplarisch erläutert, welche Mehrwerte die Anwendung dieser Methoden in der Produktion generiert.

Big Data hat auch die Materialwirtschaft erreicht Wie Simulationen Wertströme optimieren und Wettbewerbsvorteile schaffen

Unter den Buzz-Words, die die Titel der Fachpresse in letzter Zeit füllten, ragen die Begriffe Internet der Dinge, Industrie 4.0 und Big Data deutlich heraus. Und bei Big Data assoziiere ich primär die Googles, Facebooks und Handy-Apps dieser Welt – Datenkraken, die moralisch eher schlecht als recht alles an Informationen sammeln, was ihnen in die Fangarme gerät.