IHRE VORTEILE

Wir zeigen Ihnen immer den kosteneffizientesten Weg, wie Sie Ihre Daten in Werte verwandeln können.
Die Machbarkeit und der Nachweis des Potenzials für Ihren Anwendungsfall steht bei uns an erster Stelle!
Icon ProExperten der Produktion

Für eine erfolgreiche Auswertung der Daten ist das Verständnis für die Produktion entscheidend. Unser Team verfügt über jahrelange Erfahrung und fundiertes Fachwissen in der Produktionstechnologie.

Icon ProTiefster Dateneinblick

Echte Daten aus der Produktion können "hässlich" und teilweise unstrukturiert sein. Wir lösen diese Herausforderung und hören nicht auf, bis wir das Maximum an Informationen aus Ihren Daten herausgeholt haben.

Icon ProUnschlagbarer Preis

Mit uns zu arbeiten bedeutet, den bestmöglichen Return on Investment zu erzielen. Sie werden weder extern noch betriebsintern ein Angebot finden, das kosteneffizienter ist als wir.

Schnelle & zuverlässige Ergebnisse,
in nur drei Schritten.

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1. Daten senden

Übermitteln Sie Ihre Daten vertraulich und sicher an uns.
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2. Analysieren

Ein erfahrener Spezialist analysiert Ihre Daten.
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3. Ergebnisse umsetzen

Aussagekräftige Ergebnisse zur internen Weitergabe nutzen.

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Typisches Beispiele für die Datenauswertung

Prozess-, Sensor-, Maschinen- & Bilddaten - wir haben Experten in jedem Bereich!
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Vorhersage & Optimierung mit tabellarischen Daten

z.B. für: Predictive Quality, Prozessoptimierung.

Vorhersage & Anomalieerkennung bei Zeitreihen

z.B. für: Predictive Maintenance, Energiemanagement.

Bildklassifizierung & semantische Segmentierung

z.B. für: Fehleridentifikation & -bewertung.

Kontaktseite

Testimonial
linrob GmbH

Die Kombination von IconPro’s tiefem Fachwissen in der Produktionstechnologie und der industriellen Softwareentwicklung ist sehr überzeugend.

Wir setzen die IconPro Apollo Software für die Predictive Maintenance unserer Robotersysteme ein, um Ausfallzeiten zu minimieren.

Testimonial
Groupe PSA

IconPro wurde zu einem strategischen Partner für die Anwendung von Machine Learning auf unsere Energiemanagement-Anwendungsfälle.

Mit Hilfe von IconPro TSAF verarbeiten wir Energieträgerdaten aus unseren Fabriken, um Energieverschwendung zu identifizieren und Kosten zu reduzieren.

Testimonial
Vinci Energies

Vom ersten Treffen an machte IconPro einen außergewöhnlich innovativen und professionellen Eindruck.

Wir waren beeindruckt, wie schnell die IconPro ARES Software wesentliche Prozesseinblicke generiert.

Testimonial
IHI Turbo Japan Co. Ltd.

IconPro hat schon beim ersten Mal hervorragende Arbeit geleistet, als es darum ging, die Zusammenhänge und Potenziale in unserer Produktion zu untersuchen.

Mit der IconPro-Software kann das Machine Learning direkt von unseren Prozessingenieuren genutzt werden, um die Qualität vorherzusagen und zu optimieren.

Testimonial
MTU Aero Engines AG

Die Zusammenarbeit mit IconPro im Rahmen eines Pilotprojekts erwies sich von Anfang an als einfach, effizient und zielgerichtet.

IconPro Apollo erfüllte genau unseren Bedarf an Vor-Ort-Zustandsüberwachung und -Analyse unserer Messmaschinen.

Testimonial
Festo SE & Co. KG

Aufgrund seiner Erfahrung ist IconPro ein zuverlässiger Partner für Machine Learning Software, die den tatsächlichen Bedürfnissen in der Produktion entspricht.

IconPro Apollo erweist sich als intelligente, vernetzte und produktive Lösung für die smarte Überwachung von Messmaschinen.

Testimonial
Mubea Tailor Rolled Blanks GmbH

IconPro ist ein Pionier auf dem Gebiet der Predictive Quality, Maintenance und Prozessoptimierung.

Wir empfehlen die IconPro ARES-Software, um die Anlaufzeit zu verkürzen und die Produktivität eines Walzprozesses weiter zu optimieren.

Testimonial
BMW Group

IconPro bewies die Benutzerfreundlichkeit der ARES-Software für die Ableitung von Vorhersagen und Optimierungen aus Produktionsdaten.

Für unsere neue E-Mobility-Produktionslinie integrieren wir von Anfang an Predictive Quality mit IconPro.

Testimonial
Microsoft Corporation

Softwareprodukte wie die von IconPro helfen Industriekunden bei ihren individuellen Bedürfnissen auf ihrer Cloud- und KI-Journey.

Wir freuen uns, IconPro als Microsoft Partner mit tiefer Expertise in industrieller KI zu unterstützen.

Testimonial
Hexagon AB

Nachdem wir mit einem größeren Softwareentwicklungsprojekt begonnen hatten, wurde IconPro der wichtigste externe Partner für unsere KI-Strategie.

Mit IconPro ermöglichen wir den Nutzern unserer Software für statistische Prozesskontrolle, auf Änderungen zu reagieren, bevor sie kritisch werden.

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Unser Team hilft Ihnen gerne weiter. Kontaktieren Sie uns!
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FAQ

 

Was ist Datenanalyse in der Produktion?

Mit dem Aufkommen von Automatisierung, Big Data und Predictive Analytics gewinnen Produktionsunternehmen wertvolle Erkenntnisse, die ihnen helfen, ihre Effizienz zu verbessern, Kosten zu senken und Qualität zu verbessern. Durch die Analyse ihrer Prozess- und Qualitätsdaten daten können Hersteller Trends erkennen, Anomalien aufspüren und besser verstehen, wie ihre Abläufe funktionieren. Dieser Ansatz kann Herstellern helfen, intelligentere Entscheidungen zu treffen, bessere Produkte zu entwickeln und letztendlich ihren Umsatz und Gewinn zu steigern.

Die Datenanalyse in der Produktion bezieht sich auf die systematische Untersuchung von Daten, die aus verschiedenen Quellen innerhalb eines produzierenden Unternehmens gesammelt werden, vom Wareneingang, über die Entwicklung und Fertigung bis hin zur Qualitätssicherung sowie zum Versand, Service und Kundenfeedback. Sie soll Unternehmen helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen, um ihre Abläufe zu verbessern und ihre Geschäftsziele zu erreichen.

 

Wie wird die Datenanalyse in der Produktion eingesetzt?

In der verarbeitenden Industrie können Daten aus verschiedenen Quellen stammen, z. B. von Maschinen, Sensoren, Produktionssystemen und ERP-Systemen (Enterprise Resource Planning). Die gesammelten Daten können zur Messung wichtiger Leistungsindikatoren (Key Performance Indicators, KPIs) wie Produktionseffizienz, Produktqualität und Effektivität der Anlagen verwendet werden.

Die Datenanalyse in der Produktion kann viele Formen annehmen, darunter deskriptive Statistiken, prädiktive Modellierung, maschinelles Lernen und statistische Analysen. Durch den Einsatz dieser Techniken können Hersteller Einblicke in ihre Abläufe gewinnen, verbesserungswürdige Bereiche identifizieren und kontinuierliche Verbesserungen vorantreiben.

Um sicherzustellen, dass die Ergebnisse genau und aussagekräftig sind, ist es wichtig, sich auf die Datenqualität zu konzentrieren. Eine schlechte Datenqualität kann sich negativ auf die Ergebnisse der Datenanalyse auswirken und zu falschen Schlussfolgerungen und Entscheidungen führen, die den Ausgangszustand sogar verschlechter können.

Um eine hohe Datenqualität zu erreichen, müssen Unternehmen robuste Datenverwaltungspraktiken implementieren, einschließlich Datenvalidierung, -bereinigung und -normalisierung. Die Datenvalidierung stellt sicher, dass die Daten die erforderlichen Standards für Genauigkeit und Konsistenz erfüllen, während die Datenbereinigung alle Fehler, Duplikate und irrelevanten Daten entfernt. Die Datennormalisierung sorgt für konsistente und standardisierte Daten, die für genaue und aussagekräftige Analysen unerlässlich sind.

 

Was sind typische Anwendungsfälle für die Datenanalyse in der Produktion?

  • Optimierung der Lieferkette: Die Datenanalyse kann Ineffizienzen in der Lieferkette aufdecken und Verbesserungen vorschlagen, um die Kosten zu senken und die Pünktlichkeit zu erhöhen.
  • Predictive Quality: Mit Hilfe von Datenanalysen lassen sich Korrelationen zwischen Produktionsdaten und Qualitätsdaten ermitteln, um Vorhersage- und Optimierungsmodelle abzuleiten.
  • Predictive Maintenance: Die Datenanalyse kann vorhersagen, wann und wo Wartungsarbeiten wahrscheinlich erforderlich sind, und ermöglicht so eine proaktive anstelle einer reaktiven Wartungsplanung.
  • Optische Prüfung: Mit Hilfe von Datenanalysen für Bilddaten lassen sich Machine Vision Modelle erstellen, mit welchen sich Bauteile in Echtzeit und in-process optisch prüfen lassen.

 

Was sind die Vorteile der Datenanalyse in der Produktion?

  • Verbesserte Effizienz: Die Datenanalyse kann Produktionsteams dabei helfen, Bereiche mit Unzulänglichkeiten zu identifizieren und Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wie die Effizienz durch Prozess- oder Systemänderungen verbessert werden kann.
  • Gesteigerte Produktivität: Mithilfe der Datenanalyse lassen sich Produktionsbereiche ermitteln, die zur Steigerung der Produktivität optimiert werden können. Mit dieser Methode können Produktionsteams Bereiche identifizieren, die verbessert werden müssen, und Strategien entwickeln, um höhere Produktivitätsniveaus zu erreichen.
  • Geringere Kosten: Die Datenanalyse kann dabei helfen, Bereiche mit zu hohen Ausgaben oder unzureichender Leistung zu identifizieren, die dann zur Kostensenkung angegangen werden können.
  • Verbesserte Qualität: Die Datenanalyse kann potenzielle Qualitätsprobleme aufdecken und Einblicke in die Verbesserung von Qualität und Ausschussrate geben.