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Fertigung

AI für die operative Effizienz

Analytik- und Automatisierungssysteme, die auf die Verbesserung des Durchsatzes, die Reduktion von Verschwendung und die Senkung der Produktionsstückkosten ausgerichtet sind — gemessen an OEE- und Stückkostenreferenzwerten.
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Branchenübersicht

Fertigungsbetriebsanalytik, die Durchsatzengpässe, Ausschuss- und Nacharbeitstreiber sowie Energieverschwendung identifiziert — und Produktionsleitern spezifische, umsetzbare, datengestützte Verbesserungsmöglichkeiten liefert.

Auf einen Blick

  • OEE-Tracking auf Maschinenebene und Klassifikation der Stillstandsursachen
  • Zuordnung von Ausschuss und Nacharbeit zu Maschine, Material und Prozessparameter
  • Engpassidentifikation und Durchsatzengpassanalyse

Hersteller auf dem Weg der kontinuierlichen Verbesserung verfügen oft nicht über die Dateninfrastruktur, die notwendig ist, um zu identifizieren, wo Verluste tatsächlich auftreten. OEE wird auf Linienebene verfolgt, aber nicht nach Ursache aufgeschlüsselt. Ausschuss wird erfasst, aber nicht einer Maschine, einem Bediener oder einem Prozessparameter zugeordnet. Der Energieverbrauch wird abgerechnet, aber nicht pro Maschine oder Schicht zugeordnet. Ohne granulare Daten beruhen Verbesserungsprogramme auf Intuition statt auf Evidenz.

Unser Ansatz beim Aufbau

Wir instrumentieren Produktionsumgebungen, um OEE auf Maschinenebene zu erfassen, Stillstände nach Ursachencode zu klassifizieren, Ausschuss und Nacharbeit mit Fehlerzuordnung zu verfolgen und den Energieverbrauch pro Anlage zu überwachen. Analytikmodelle identifizieren die Verbesserungsmöglichkeiten mit der höchsten Wirkung — Engpässe, die den Liniendurchsatz begrenzen, Materialverluste im Zusammenhang mit bestimmten Prozessbedingungen und Energieverbrauchsspitzen, die zeitlich verschoben werden können. Prozessingenieure nutzen diese Erkenntnisse für gezielte Experimente, und die Analyseschicht misst das Ergebnis jeder Maßnahme.

Kernkompetenzen

Was wir liefern

Engagements werden auf Ihren geschäftlichen Kontext zugeschnitten — dies sind die Kernkompetenzen, die wir für fertigung clients einbringen.

OEE-Tracking auf Maschinenebene und Klassifikation der Stillstandsursachen

Zuordnung von Ausschuss und Nacharbeit zu Maschine, Material und Prozessparameter

Engpassidentifikation und Durchsatzengpassanalyse

Energieverbrauchstracking und -optimierung pro Anlage

Priorisierung von Verbesserungsmöglichkeiten nach Wirkung im kontinuierlichen Verbesserungsprozess

Experimenttracking und Messung von Verbesserungsmaßnahmen

Entwickelt mit

PythonTensorFlowAWSDocker

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