Data Science und Künstliche Intelligenz

Lösungen, die Ihre Ergebnisse und Prozesse optimieren

Zeitreihen-Vorhersagen

Wann immer Daten oder Beobachtungen in regelmäßigen Zeitabständen aufgezeichnet werden, handelt es sich um Zeitreihen-Daten. Bei Zeitreihen geht es darum, Daten im Laufe der Zeit zu betrachten, um auf der Grundlage von Mustern oder wiederkehrenden Trends aus früheren Zeiträumen zu prognostizieren, was im nächsten Zeitraum passieren wird.

Viele Machine Learning-Algorithmen können eingesetzt werden, um verschiedene zukünftige Entwicklungen in Ihrem Unternehmen vorherzusagen. Sie können zum Beispiel die Anzahl künftiger Bestellungen oder Produktverkäufe über einen bestimmten Zeitraum abschätzen. Sobald Sie dieses Wissen haben, können Sie Maßnahmen ergreifen, um so gut wie möglich vorbereitet zu sein, indem Sie zum Beispiel die Produktion erhöhen oder mehr Personal für diesen Zeitraum einstellen, um die erhöhte Nachfrage abzudecken oder sogar den Umsatz zu steigern und so Ihren Gewinn zu erhöhen.

Predictive Quality

Einfach ausgedrückt, liegt das Geheimnis hinter Predictive Quality in der Identifizierung von zusammenhängenden Prozessparametern aus Produktionsdaten, welche auf die Qualität des Produkts hinweisen. Dadurch lässt sich feststellen, welche Parameter und Konfigurationen die Qualität des Produkts beeinflussen und wie sie optimiert werden können, um diese zu steigern. Auf diese Weise können Sie nicht nur zuverlässige Vorhersagen über die Produktqualität treffen, sondern auch die Ursache von Problemen untersuchen, wenn diese auftreten.

Predictive Quality führt zu

• geringeren Produktions-, Material- und Inspektionskosten, da Ausschuss, Nacharbeit und Durchlaufzeiten reduziert werden
• mehr Umsatz, da höhere Margen erzielt werden
• größerer Planungssicherheit, da genaue Produktionszahlen zuverlässig vorhergesagt werden können

Predictive Maintenance

In Fabriken wirken sich ungeplante Maschinenausfälle oder Produktionsstillstände direkt auf den Anlagenbetrieb aus und kosten somit Geld und Zeit. Predictive Maintenance befasst sich mit diesen Problemen, bevor sie überhaupt auftreten, indem große Mengen historischer Daten zusammen mit Sensoren zur Überwachung von Echtzeitwerten wie Vibration, Temperatur oder Druck herangezogen werden. Fallen diese Messwerte unter ihre optimale Betriebseffizienz, werden automatisch Benachrichtigungen ausgelöst und eine Wartung oder ein Ersatzteilwechsel kann proaktiv geplant werden. Doch nicht nur für die unternehmenseigene Produktion ist Predictive Maintenance nützlich, sondern auch für die Produkte selbst, die ein Unternehmen herstellt und verkauft, wie z. B. Kraftfahrzeuge oder Windkraftanlagen.

• Optimaler Wartungszeitpunkt
  Wartung nur bei Bedarf, minimale Auswirkungen auf die Produktionslinie, maximale Maschinenverfügbarkeit
• Verbesserte Maschinenleistung
  Verbesserte Leistung durch kontinuierliche Datenanalyse, erhöhte Lebensdauer der Maschine
• Höhere Rentabilität
  Reduzierte Ausfälle & Stillstandszeiten, erhöhte Anlagensicherheit, kosten- & ressourcenoptimierte Produktion

Recommendation Systems

Recommendation Systems sind datengestützte Algorithmen, die den Anwendenden wertvolle Empfehlungen zu Gegenständen, Produkten oder Aktionen geben, die für sie von Interesse sind. In Kombination mit Predictive Maintenance können dies z.B. automatisierte Empfehlungen darüber sein, welcher Techniker sich am besten um den bevorstehenden Maschinenausfall kümmert oder welche Ersatzteile am besten zu verwenden sind. Aber auch außerhalb der Produktionsumgebung ist die Zahl der Anwendungsfälle für Recommendation Systems schier unendlich. Dazu gehören beispielsweise Empfehlungen zu ähnlichen Dokumenten, vergleichbaren Berechnungen oder Videos, die einem auch gefallen könnten. Der Vorteil dabei ist, dass Anwendende ihre Aufgaben schneller, nachvollziehbarer und mit hoher Sicherheit erledigen können, da die Entscheidungen datenbasiert sind.