99% der Daten in der Produktion werden 𝐍𝐈𝐂𝐇𝐓 genutzt! Laut FPT Software generiert eine Fabrik im Durchschnitt 1TB Daten am Tag, wovon nur 1% ausgewertet werden. Hier wird großes Potential zur Wertschöpfung einfach liegen gelassen.
Wir haben unsere Top 3 #DataAsAService Use-Cases für Industrieanlagen zusammengefasst:
1. Das Wissen in die Machine bringen
Wie verhält sich ein Betriebsleiter beim Eintreten von Ausnahmefällen? Das Wissen und Nutzerverhalten vom Fachpersonal wird getrackt und auf technische Abläufe übertragen. Stück für Stück können Prozesse dadurch automatisiert werden und das Fachpersonal in ihrer Arbeit unterstütz werden. Außerdem kann neues Personal davon profitieren, weil es systematisch unterstützt wird.
2. Predictive Maintenance
Der Einsatz von Predictive Maintenance bei Industrieanalgen sagt die Lebensdauer von Maschinen bzw. von einzelnen Komponenten voraus. In den Maschinen und Anlagen sind Sensoren verbaut, die Daten sammeln und diese Analysieren. So werden Fehler frühzeitig erkannt und behoben, bevor sie zu Ausfällen führen. Hier sind eine gute Datenlage sowie performante Algorithmen besonders relevant, um eine hohe Vorhersagegenauigkeit und die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Diese Technik kann helfen, die Kosten für Wartung und Reparaturen zu senken, die Produktivität zu erhöhen und die Betriebszeiten zu optimieren.
3. Missbrauchserkennung
Missbrauchserkennung bei industriellen Anlagen bezieht sich auf die Verwendung von Technologien, um unerwünschte oder gefährliche Aktivitäten zu erkennen, die an industriellen Anlagen durchgeführt werden. Mögliche Fragestellungen sind hier z.B.: Passt die Input-Menge (Rohstoffe) zu der Output-Menge (Produkt)? Passen die Reparaturkosten zu den Ausfällen? Mithilfe von Datenanalyse können Abweichungen sowie Anomalien in den Datensätzen identifiziert werden, die z.B. auf Missbrauch oder Fehlfunktionen hindeuten. Besonders relevant ist das für Betreiber mehrerer Anlagen, die sogar geografisch verteilt sind.
Fazit
Data as a Service ermöglicht es Betreiber von Industrieanalgen, Daten effizienter zu sammeln, zu analysieren und zu verarbeiten. Die Betreiber erhalten wertvolle Erkenntnisse über ihre Anlagen und können dadurch schneller auf sich ändernde Marktbedingungen reagieren und ihre Produkte und Dienstleistungen verbessern. Insgesamt ist der Einsatz von DaaS in Industrieanlagen ein wertvolles Werkzeug, um die Produktivität und Effizienz zu steigern und die Kosten zu senken.