E-BOOK

Best Practices:
KI für Maschinen und Anlagen

Lesen Sie das E-Book und erfahren Sie, wie Künstliche Intelligenz (KI) zu effizienter und ressourcenschonender Produktion beitragen kann.

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Erfahren Sie auf 20 Seiten, wie Sie KI-basierte Mehrwertdienste schon heute profitabel im Maschinen- und Anlagenbau einsetzen können:

  • Fünf Best-Practice-Beispiele für den Einsatz von KI im Anlagen- und Maschinenbau
  • Wertvolle Praxistipps für die Implementierung KI-basierter Dienste
  • Sieben Vorteile durch KI, von denen Sie als Maschinen- und Anlagenbauer profitieren können

KI-Best-Practices im Maschinen- und Anlagenbau:
Datengetriebene Produktinnovationen eröffnen neue Umsatzpotenziale

Der Maschinen- und Anlagenbau hat dank Digitalisierung, Globalisierung und Nachhaltigkeitsdebatte mit großen Herausforderungen zu kämpfen. Zwar steht die Branche gerade in Deutschland für eine lange Erfolgsgeschichte; soll diese jedoch fortgesetzt werden, braucht es innovative Lösungen. Künstliche Intelligenz bietet Verantwortlichen im Maschinen- und Anlagenbau erfolgversprechende Möglichkeiten für die unternehmerische Praxis. Innovative und umsatzrelevante Apps und Geschäftsmodelle sind längst möglich.


Produktqualität

Durch Echtzeit-Analysen können Maschinen bereits während der Produktion von Erzeugnissen oder bestimmter Teile deren Qualität prognostizieren, Anomalien erkennen und Teile als n. i. O. („nicht in Ordnung“) ausweisen.


Prozessüberwachung

Die Maschine kann Prozessstabilität dank KI durch die Daten-Modellierung des gesunden Prozesszustands und der Erkennung von Anomalien automatisch sicherstellen. Drohende Ausfälle werden so rechtzeitig vermieden und Ausschuss auf ein Mindestmaß reduziert.


Predictive Maintenance

Mit einer KI-Software können der Verschleiß und die Gesundheit einer Maschine rund um die Uhr überwacht und bei Bedarf ein Eingriff veranlasst werden. Maschinenausfälle und Servicekosten werden dadurch reduziert, Wartungseinsätze können rechtzeitig vorgeplant werden.

 
Rüstzeitoptimierung

Über eine App für Anlagen und Produktionslinien lassen sich Arbeitsvorräte oder der Auftragsstatus direkt und in Echtzeit am HMI anzeigen – Auslastung und Rüstzeiten können so effizienter geplant werden.


Erfolgreiche Beispiele aus der Praxis

EMAG_2c-01

anacision n.i.O PREDICT:
Echtzeit-Prognose Produktqualität bei der EMAG GmbH & Co. KG

Gemeinsam mit dem Kunden wurde eine KI-gestützte Echtzeit-Analyse von Maschinen- und Prozessdaten implementiert, auf deren Basis die Teilequalität prognostiziert wird. Beim Schneiden von Gewinden identifizierte das KI-Modell 100 % aller n.i.O. Teile anhand von Anomalien in den Maschinendaten und sortierte diese automatisch aus.

Linde

anacision MACHINE HEALTH:
Cloud-basierte Überwachung des Gesundheitszustands von Großanlagen bei der Linde GmbH

Gemeinsam mit dem Kunden wurde ein „Health Index“ für das Überwachen von Maschinen und die Echtzeitanalyse von Sensordaten entwickelt: Durch die kontinuierliche KI-gestützte Überwachung des Gesundheitszustandes der Großanlagen können Ausfälle frühzeitig erkannt werden. Die Lösung ist beim Kunden weltweit im Einsatz. Darüber konnten bisher mehrere unerwartete Ausfälle vermieden und so die Kosten stark gesenkt werden.