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Maschine aus Edelstahl

Produktionsprozesse und prädiktive Instandhaltung

Für Anwender in der produzierenden Industrie sind es Fragen wie Prozessstabilität, Produktqualität, Effizienz und Kosten, die im Vordergrund stehen. Dies umfasst auch die Instandhaltung und Wartung von Produktionsmitteln. Unabhängig von Größe und Art der Datenbestände, über die Sie verfügen, können unsere Verfahren zur Datenanalyse und Optimierung sie dabei unterstützen.

Die relevanten Fragestellungen können zum Beispiel die Identifikation wesentlicher Prozessparameter und deren Einfluss auf die Qualität und Effizienz sein. Unsere Verfahren können diese bestimmen und daraus Prognosen und Maßnahmen zur Optimierung ableiten. Auch Prognosen für die Optimierung von Wartungszeitpunkten können mit unseren maschinellen Lernverfahren aus Daten abgeleitet werden. Wir beraten Sie, analysieren Ihre Daten, und erstellen passgenaue Lösungen, die in Ihre internen Abläufe, IT- und Produktionsprozesse integriert werden.

Produktionsprozesse und prädiktive Instandhaltung

Für Anwender in der produzierenden Industrie sind es Fragen wie Prozessstabilität, Produktqualität, Effizienz und Kosten, die im Vordergrund stehen. Dies umfasst auch die Instandhaltung und Wartung von Produktionsmitteln. Unabhängig von Größe und Art der Datenbestände, über die Sie verfügen, können unsere Verfahren zur Datenanalyse und Optimierung sie dabei unterstützen.

Die relevanten Fragestellungen können zum Beispiel die Identifikation wesentlicher Prozessparameter und deren Einfluss auf die Qualität und Effizienz sein. Unsere Verfahren können diese bestimmen und daraus Prognosen und Maßnahmen zur Optimierung ableiten. Auch Prognosen für die Optimierung von Wartungszeitpunkten können mit unseren maschinellen Lernverfahren aus Daten abgeleitet werden. Wir beraten Sie, analysieren Ihre Daten, und erstellen passgenaue Lösungen, die in Ihre internen Abläufe, IT- und Produktionsprozesse integriert werden.

Beispiele

Beispiele

  • Identifikation wesentlicher Prozessparameter
  • Gewinnung neuer Einsichten in Prozesszusammenhänge
  • Optimierung und Stabilisierung der Produktqualität
  • Identifikation wesentlicher Prozessparameter
  • Gewinnung neuer Einsichten in Prozesszusammenhänge
  • Optimierung und Stabilisierung der Produktqualität
  • Prognose von Wartungsmaßnahmen
  • Erkennung von Anomalien
  • Prognose von Wartungsmaßnahmen
  • Erkennung von Anomalien

Fallbeispiele

Fallbeispiele

IOI Oleo GmbH, Prozessoptimierung, Witten
Thomas Kummer, COO

»Wir sind durch die KI-Experten der divis jetzt dabei, den entscheidenden Schritt für die Optimierung dieses Produktes umzusetzen. Wir sind von den Resultaten dieses Projektes mehr als beeindruckt und haben das Team der divis als hochkompetent, effizient, und sehr angenehm in der engen Zusammenarbeit mit uns erlebt. Wir sind gegenwärtig dabei, diesen Ansatz auch für andere Produkte der IOI Oleochemicals umzusetzen, freuen uns auf die weitere Zusammenarbeit, und empfehlen die divis sehr gern als kompetenten Partner. Neben der hohen fachlichen Kompetenz des Teams von Prof. Bäck hat uns auch die Fähigkeit beeindruckt, die technische Prozessfragestellung des Kunden in den Mittelpunkt zu stellen und die KI-Methoden voll und ganz im Sinne der Aufgabenstellung anzuwenden.«

Fallbeispiel PDF

3M Deutschland GmbH, Senior Specialist Quality & Development, Neuss
Dipl.-Phys. Reiner Hackler & Dr.-Ing. Mario Horvat

»Einen echten Vorteil bietet uns ClearVu Analytics mit der Berechnung eines theoretischen Optimums, oder im Fall eines multi-faktoriellen und konkurrierendem Optimierungsszenarios, einer sogenannten „Pareto-Front“. Mit einfachen Worten liefert uns der Algorithmus mehrere Lösungsszenarien, die dem zuvor definierten Ziel am besten entsprechen.«

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44227 Dortmund

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