Bessere Entscheidungen durch genauere Prognosen

Das Webinar hat bereits stattgefunden. Hier finden Sie unsere aktuellen Webinare.

Daten aus der Produktion stehen dem IoT heute in Echtzeit zur Verfügung. Doch werden diese Daten auch optimal eingesetzt und genutzt, um damit beispielsweise die Qualität von Produkten zu steigern und die Prozesse zu verbessern?

Damit die Produktionsprozesse ideal geplant und gesteuert, aber auch Bestände, Auslastung und Kapazitäten optimiert werden können, ist beispielsweise die Model-Predictive-Control-Methode ein geeignetes Regelungsverfahren.  Die wichtigsten Maschinenparameter und die Qualität der Produktion werden über eine Benutzeroberfläche überwacht. Außerdem wird nicht nur die Qualität der bereits produzierten Produkte, sondern auch die zu erwartende Güte für die Produkte prognostiziert, deren Fertigung unmittelbar bevorsteht. Die intelligente Auswertung von Sensordaten der Maschinen gewährleistet eine zuverlässige Prognose Produktionsqualität und schlägt frühzeitig geeignete Gegenmaßnahmen vor, weil sich auftretende Produktionsfehler unmittelbar vorhersehen lassen. Auf diese Weise werden Maschinenführer entlastet und ein konstantes Qualitätsniveau ist in der Produktion standortübergreifend gewährleistet.

Folgendes lernen Sie im Webinar:  

  • Sie erhalten einen Einblick in die neuesten Anwendungsfälle für Data Analytics in der Produktion.  

  • Wir zeigen Ihnen die fünf Schritte auf dem Weg zu datenbasierten Entscheidungen in Ihrer Produktion auf. 

  • Wir geben Ihnen eine Anleitung, wie Sie künstliche Intelligenz für die Prognose der Produktionsqualität und Verfahren zur optimalen Einstellung der Maschinenparameter anwenden können. 

Zielgruppe:  

  • Werks- und Produktionsleiter und alle interessierten Führungskräfte 

  • Ingenieure im Bereich der Maschinensteuerung und -regelung

  • Personen, die ein grundlegendes Interesse daran haben, die Potenziale intelligenter Datenanalysen in der Produktion kennenzulernen 

Wir freuen uns auf Ihre Teilnahme!

Dr. Marco Natale
Operations Research Consultant
Daniel König
Sales Consultant

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