Industrielles Internet der Dinge | Transition Technologies PSC

What is the Industrial Internet of Things (IIoT)?

Ingenieur, der einen Laptop mit Daten-Dashboards in einer intelligenten Fabrik verwendet – als Beispiel für industrielles IoT und Echtzeit-Produktionsüberwachung

IIoT ist eine Möglichkeit, die Daten in einem Unternehmen aus verschiedenen bestehenden Datensilos zu integrieren, einschließlich der Produktionsdaten, Daten aus Unternehmenssystemen oder Systemen, die die Produktion unterstützen oder überwachen.

Damit werden die richtigen Daten zur richtigen Zeit an die richtigen Personenübermittelt. Transparenz und Kenntnisse über den aktuellen Zustand der Produktion ermöglichen Analysen und Optimierungen. Am Ende steht das Ziel, eine echte Smart Factory zu erreichen.

Geschäftliche Herausforderungen

Fehlende Echtzeitkontrolle über den Produktionsprozess

Geringer Maschinendurchsatz, ungeplante Produktionsstillstände

Manuelle, zeitaufwändige Erfassung von Daten aus einzelnen Datenquellen

Fehlen von Echtzeit-Überwachung, Berichterstattung und Datenanalyse

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IIoT-Vorteile

Optimiert die Produktionsprozesse, ermöglicht die Identifizierung von Engpässen sowie die Messung und Verbesserung der Produktionsstatistiken (KPIs)

Zeigt den Produktionsstatus von jedem Ort und Gerät aus an

Ermöglicht die Analyse der Daten für die Vorhersage und die Vermeidung von Fehlern

Zeigt detaillierte Kenntnisse des Prozessablaufs auf der Grundlage von Daten

Unterstützt Mitarbeiter, reduziert unnötige Tätigkeiten

Verbessert die Energieeffizienz und optimiert den Stromverbrauch

Strategic Partners

Anwendungsbereiche des industriellen Internets der Dinge in der Fertigung

Echtzeit-Fernüberwachung der Produktion

Schöpfen Sie das volle Potenzial von Produktionsabläufen mit Lösungen aus, die die Überwachung und Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen in Echtzeit für alle Beteiligten ermöglichen - vom Bediener über den Schichtleiter bis hin zur Unternehmensleitung. So können Sie den Status der Produktion und die auftretenden Probleme analysieren. Damit schaffen Sie die Basis für den Einsatz von Machine-Learning-Engines für fortgeschrittene Analysen und die Nutzung der Vorteile Ihrer Daten.

Vorbeugung von Pannen und Ausfallzeiten in den Betrieben

Sammeln und analysieren Sie Daten von Anlagen und Maschinen in Echtzeit, um Anomalien und Probleme frühzeitig zu erkennen. Verhindern Sie ungeplante Ausfallzeiten von Produktionslinien durch Warnungen und Benachrichtigungen in Form von E-Mails und SMS. Mit genauen Informationen über den Verlauf des Maschinenstatus ist es auch möglich, die tatsächliche Maschinenauslastung zu verstehen und Bereiche zu identifizieren, die einen Handlungsbedarf erfordern.

Datenvisualisierung

Visualisieren Sie die erforderlichen Daten in Form von leicht lesbaren Berichten und Echtzeit-Dashboards, die Daten und Trends zeigen, die für eine effektive Analyse und fundierte Entscheidungsfindung unerlässlich sind. So können Sie schnell und einfach Muster und Zusammenhänge erkennen und verstehen sowie aufkommende Probleme erkennen. Auf diese Weise können Sie echte operative Intelligenz aufbauen.

Optimierung des Produktionsprozesses

Durch die Überwachung des Produktionsprozesses und des Maschinenzustands in Echtzeit lassen sich Engpässe im Produktionsprozess erkennen. Durch die Verknüpfung dieser Informationen mit Statistiken zur Messung der Produktionseffizienz ist es möglich, den Prozess zu optimieren, was zu einer höheren betrieblichen Effizienz führt.