Hintergrund

Ein Hersteller von Linearachsen erfährt, dass sein unerwartete Ausfälle seiner Komponenten während des Betriebs beim Kunden in einer Produktion auftreten. Fehlbedienungen des Kunden können allerdings nicht nachgewiesen werden.

Vorgehen

  • Anbringung von Schwingungssensoren an den Linearachsen
  • Vorverarbeitung und Weitergabe der Daten über AWS Greengrass Edge Computing.
  • Echtzeit-Analyse der Schwingungsdaten auf Edge-Gerät. Start mit Condition-Based Monitoring. Anschließend A/B-Tests mit Linearen Regressions Algorithmen
  • Weiterverarbeitung der Daten in AWS Cloud und Visualisierung der Ergebnisse über Kibana

Ergebnis

  • Bei 85% der aufgetretenen Fehler konnte eine Fehlbedienung des Kunden festgestellt werden (z.B. Überschreitung der max. Last)
  • Die Fehlerhäufigkeit konnte um 60% reduziert werden, da außergewöhnliche Schwingungen frühzeitig erkannt worden sind
  • Nach 2-monatiger Laufzeit konnte der Lineare Regressions Algorithmus Fehler
    besser vorhersagen als es durch Condition-Based Monitoring möglich war

Nutzen

  • Reduzierung von Fehlbedienung des Kunden
  • Reduzierung der gesamten Fehlerhäufigkeit
  • Verbesserung der Fehlervorhersage
IIoT iPad

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Transparent

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Aufbau von kundenübergreifendem Produktionswissen, digitale, datengestützte Dienstleistungen, konsequente Weiterentwicklung der Maschinen.

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                                    Nach dem ersten Screening senden wir dir eine Einladung zu unserem Tool Talentcube. Wir haben 3-5 kurze Fragen vorbereitet, die du in einem persönlichen Video beantworten kannst (auch wir haben ein kurzes Vorstellungsvideo vorbereitet). Solltest du dich damit nicht wohlfühlen, gib uns gerne Bescheid - wir finden eine Alternative!

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