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Mit datenbasierten Entscheidungen und verbesserter Reaktionsfähigkeit im Wettbewerb erfolgreich bestehen.
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Whitepaper herunterladenCritical Manufacturing IoT-Datenplattform ist eine komplette, hoch skalierbare Lösung, die IoT, Maschinenintegration, Datenverarbeitung und -analyse mit Kontextinformationen aus dem MES kombiniert, um Fertigungsunternehmen bei der Gewinnung grundlegend neuer Erkenntnisse zur Verbesserung der Leistungsfähigkeit, Effizienz und Nachhaltigkeit zu unterstützen.
Die Critical Manufacturing IoT-Datenplattform ermöglicht dank des Moduls Connect IoT eine lückenlose Integration mit MES und Maschinen. Die Anreicherung und Kontextualisierung von Daten mit MES-Informationen, um so die ausgegebenen Daten zu vervollständigen, sorgt für eine einheitliche, standardisierte und umfassende Informationskette.
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Datenanalyse im Gesamtkontext für schnellere, zeitnahe Entscheidungen und Problemlösungen.
Verbesserte Qualität der gewonnen Erkenntnisse aus der Praxis dank der Anreicherung von IoT-Fertigungsdaten mit kontextspezifischen MES-Informationen.
Reduzierung der Hardwarekosten für die Verarbeitung, Speicherung und Bereitstellung, gleich ob lokal, aus der Cloud oder als Hybrid-Lösung.
Geringere IT-Kosten dank der Nutzung einer flexiblen und universellen Entwicklungsplattform Apache Kafka™ Streaming Data Platform und Apache Spark™ Unified Analytics Engine.
Die Critical Manufacturing IoT-Datenplattform ist eine integrierte Datenmanagementlösung mit allen notwendigen Komponenten zur Erfassung, Speicherung, Verarbeitung, Transformation und Analyse von Daten in Echtzeit. Die Anwendung stellt ein modulares, offenes und flexibles System dar, so dass weitere Funktionsblöcke problemlos hinzugefügt und integriert werden können.
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Die Critical Manufacturing IoT-Datenplattform in Kombination mit dem MES bietet einen End-to-End-Prozess zur Transformation von Fertigungsdaten und stellt somit eine Vielzahl von sofort verfügbaren Anwendungsfällen (Use Cases) bereit. So sind schnelle Erfolge mit einem schnellen Return of Investment möglich. Diese Ergebnisse werden als Grundlage für weitere Verbesserungen genutzt, sobald neue Daten verfügbar sind. Die Möglichkeiten sind grenzenlos.
Speicherung von Maschinen- und Gerätesensordaten zur Rückverfolgbarkeit und späteren Analyse.
Das Verständnis über die Auswirkung und den Einfluss einzelner Variablen auf ein bestimmtes Ergebnis (bspw. Ertrag, Leistung).
Die Überwachung verschiedener Parameter löst unter bestimmten Bedingungen automatische Warnmeldungen und Maßnahmen aus, wie etwa das Zurückstellen einer Charge.
Die Auswertung von Sensordaten der bedingten Überwachung in Echtzeit, um die Ausfallwahrscheinlichkeit oder die Restnutzungsdauer einer bestimmten Maschine zu ermitteln (vorausschauende Wartung).
Der Vergleich von Performance der einzelnen Maschinen anhand unterschiedlicher Indikatoren (bspw. OEE, MTTR, MTBF, Betriebszeit).
Die Überwachung und Anpassung von Maschinenparametern für nachfolgende Arbeitsschritte für dasselbe Material (Feedforward) oder nachfolgende Materialien an der gleichen Maschine (Feedback).
