Vom Sensordatum zum Prozess im Sinne „Insight-to-Action“

Für Unternehmen wird es immer wichtiger, dass ungeplante Maschinenstillstände vermieden werden und die Maschinen nach Herstellerangaben vorbeugend bzw. vorausschauend gewartet und repariert werden. Servicespezialisten sollen innerhalb definierter Zeiten zur Fehlersuche und -beseitigung vor Ort sein und im Sinne der Zielerreichung „First-time-fix-rate = 100%“ agieren. Dies macht eine sehr starke Interaktion zwischen allen Prozessbeteiligten und Systemen, sowohl beim Maschinenbetreiber, beim Service-Provider sowie beim Maschinenhersteller, notwendig. Verbinden Sie die Welten Internet of Things mit den klassischen Kerngeschäftsprozessen im Sinne insight-to-action und setzen Sie Ihr Industrie 4.0 Projekt zeitnah in die Tat um.

Produktivitätssteigerungen durch Data-Mining Lösungen (Predictive Analytics)

Intelligente Analysen wie „Predictive Analytics“ ergänzen bzw. ersetzen die Suche nach Kausalitäten (z. B. bei Produkt-FMEA) durch die Suche nach Korrelationen (Fehlermustererkennung), also die Identifikation und Analyse von unterschiedlichsten Zusammenhängen bei der Produktbewertung. Wir unterstützen Sie ganzheitlich bei der Analyse Ihrer Prozess- und Produktdaten mit innovativen selbstlernenden Data-Mining Lösungen für vorausschauende Analysen. Die Erkenntnisse (Alerts) können effizient in den jeweiligen ERP-Kerngeschäftsprozessen in Echtzeit als Organisationsmaßnahmen umgesetzt werden. Hierbei liegt der Erfolgsfaktor im (unternehmensübergreifenden) Zusammenspiel aller Prozessbeteiligten und der Integration der ITK-Systemen.

Scheer Digital Business Solution Industrie 4.0

Die Scheer Digital Business Solution Industrie 4.0 bietet eine agile Lösung für die kollaborative Wartung von Anlagen und Maschinen. In dem digitalisierten Serviceprozess arbeiten unterschiedliche Rollen wie Data Scientist, Service Manager und Service Techniker kollaborativ über eine blitzschnell anpassbare Business Anwendung zusammen. Ein Prozessgedächtnis sammelt und speichert Informationen und bereitet diese in Form von Handlungsempfehlungen für zukünftige Serviceprozesse auf, so dass Maschinenstillstandszeiten aufgrund technischer und organisatorischer Ausfallzeiten deutlich reduziert werden können.