IHRE VORTEILE

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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.

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in nur drei Schritten.

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2. Analysieren

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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.

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Bildklassifizierung & semantische Segmentierung

z.B. für: Fehleridentifikation & -bewertung.

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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.