Security & Transparency andré Schüler

Transkript

1 Security & Transparency andré Schüler Maschinenzustände kennen und Mehrwerte generieren

2 Digitalisierung Verändert unser Leben Digitalisierung, Neue Geschäftmodelle Diese Evolution birgt große Hochgeschwindigkeits- entstehen. Zusammenarbeit Möglichkeiten, aber auch Vernetzung und die wird neu erfunden. signifikante Heraus- Cloud verändern unser Leben, Kundenzentrierung und forderungen. Lassen Sie unsere Gesellschaft, unsere individuelle Massenfertigung sich von uns auf Ihrer Unternehmen. geben den Ton an. digitalen Reise begleiten. 2

3 Decision & Analytics Digitalisierung Aus Informationen mehrwerte Generieren Fixed Rules Fuzzy Rules Learning Advanced Engineering (Domain Experts) Classical Business IT - Analyze & react based on pre-defined simple rules Machine Learning (Data Scientist) - Often black box model - Advanced mathematics for pre-processing and modelling - High amount of training data - High training effort with complex (pot.) parallel processing CONDITION BASED MONITORING - Often white box model with high domain knowlege - Advanced mathematics for pre-processing - Sophisticated, established statistical methods Analyze Reaction Prediction Prescription Complexity 3

4 Polygonvatro Raumtrockner Mehrwert durch Digitale Energieerfassung Die Energie-Messlösung für 230V/400V Geräte Für das digitalisierte Geschäft der Zukunft Verbraucher Gerät, das Strom verbraucht (230V/400V) Strom-Messbox + Smartphone App Erfassung Stromverbrauch, Umgebungs-Temperatur und Feuchtigkeit Mobilfunknetz Mobile Übertragung der erfassten Daten in den zentralen Cloud-Speicher Cloud Speicherung, Aufbereitung und Auswertung der erfassten Verbrauchsdaten UnternehmensEDV Bereitstellung der Daten für ERP- und CRM-Systeme über Schnittstellen, z. B. für Faktura oder Projektplan Prozessoptimierung und Zeitgewinn 4

5 Polygonvatro Raumtrockner Mehrwert durch Digitale Energieerfassung Die Energiemesslösung für 230V/ 400V Geräte Für das digitalisierte Geschäft der Zukunft. Ihre Vorteile durch die Energie-Messlösung Voll automatisierte Erfassung und Dokumentation von Energieverbrauchswerten beliebiger strombetriebener Geräte Messung und Dokumentation der Umgebungsbedingungen Temperatur und Luftfeuchtigkeit zur Verwendung bei Reklamationen wegen Schäden im Trocknungsobjekt Papierlose Erfassung von Zählerständen und Projektdaten. Keine manuelle Nacharbeiten und keine manuelle Übertragung von Daten in Abrechnungssysteme Schnelle und fehlerfreie Abrechnungen z.b. mit den Versicherungen. Optimierung des Cash Flows Verbesserung von Prozessen und Produktivität, schnellere Projektabwicklung Mess- und Eichgesetz-Konformität* Neue Businessmodelle z. B. Pay per use werden ermöglicht Abschätzung des Zeitpunkts einer Auftragserfüllung wird ermöglicht Möglichkeit zur Erkennung von Manipulationen und Gerätedefekte Eine Ende-zu-Ende Lösung aus einer Hand zu einem planbaren monatlichen Mietpreis pro Messbox 5 *noch in finaler Abstimmung mit gesetzgebenden Instanzen

6 Predictive Maintenance Mehrwert durch Anwendung von KI IoT Platform: Data Collection & Visualization External Data Machine Learning: Data Processing Sensors & Actors Edge Computing Monitoring SMART Monitoring Data Preparation, Data Cleansing Workforce Mgmt ERP, CRM Asset Mgmt Interface external Systems Technicians Predictive Models Control center Exterrnal systems Maintenance Business Process Automation Workforce Management System Decision Support System 6

7 Predictive Maintenance Erkennung komplexer Muster durch KI Monitoring Cockpit Herausforderung: Data Overload - Informationsgewinnung aus großen Datenmengen schwierig Lösung: Intelligente Filterung von Massendaten Früherkennung von problematischen Maschinensituationen Generierung von nutzbaren Erkenntnissen über Maschinenprobleme Benefits: Verhinderung von Maschinen- und Produktionsausfällen Einsparung von Wartungskosten Massendaten aus Maschinen Künstliche Intelligenz Machine Learning Algorithmen Frühes Erkennen und Verstehen von Anomalien Hilft Kosten zu Reduzieren 7 Time

8 Machine Condition Predictive Maintenance Erkennung komplexer Muster durch KI Failure starts here Planned Maintenance Possible failure detection point with planned maintenance (e.g. oil running out) Possible failure detection point with SMART Monitoring Condition Based Maintenance Early Signal 2 Early Signal 1 Early Signal 3 Machine Sensor Data Asset fails here (emergency stop) F Corrective Maintenance Time / Repair + Fault Costs 8

9 External Systems External Data Sensors & Actors Edge Computing Workforce Mgm nt. ERP, CRM Asset Mgm nt. Control Center Maintenance Interface external System s Technicians Monitoring Business Process Autom ation Decision Support System Data Preparation, Data Cleansing Predictive Models Detektion von Bewegungsmustern Mehrwert durch Anwendung von KI Real time Visualization dashboard IoT & Machine Learning IoT Platform: Data Collection & Visualization Machine Learning: Data Processing SMART Monitoring Workforce Management System Normal Motion - Vorwärtslaufen Kniehebelauf Rückwärtslaufen 9

10 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit Kontakt: André Schüler