Mit einer historischen Datenanalyse gewinnen Sie wertvolle Einblicke in vergangene Datenmuster und Trends, die als Grundlage für fundierte Entscheidungen dienen. So optimieren Sie Prozesse, identifizieren Risiken und steigern die Effizienz, um Wettbewerbsvorteile zu sichern. Nutzen Sie das Potenzial der Daten, um Ihre Produktionsabläufe optimal auf die Anforderungen der Zukunft vorzubereiten.
*Falls Schritt 1 oder 2 bereits durch ausreichend aufbereitete historische Daten erfüllt ist, kann der Preis individuell reduziert werden.
1
Datenakquise & Vorbereitung
Klären von Fragen zum Maschinenverständnis und Sammeln relevanter historischer Datenquellen, z. B. Betriebs-, Sensor-, Wartungs- und Fehlermeldungsdaten.
2
(Daten-) Synchronisation und Qualitätsanalyse
Datenbereinigung und Synchronisation verschiedener Quellen in ein einheitliches Datenformat sowie Erstellung eines Qualitätsreports über alle Datenkanäle.
3
Datenanalyse & Modelltraining
Untersuchung der Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Datenkanälen (z. B. Betriebsbedingungen und Sensordaten), um Zusammenhänge zu identifizieren.
4
Ergebnisinterpretation & Empfehlung
Abschließender Ergebnisbericht mit Empfehlungen, welchen (produktiven) Mehrwert die untersuchten Daten perspektivisch leisten können.
Welche Möglichkeiten gibt es nach der Historischen Datenanalyse?
Im Ergebnisbericht unserer Historischen Datenanalyse zeigen wir, wie Ihre Daten bei einer Live-Analyse durch unsere Software nutzbringend eingesetzt werden können. Basierend auf der Analyse können Sie entweder einen Proof of Concept (PoC) durchführen, um unsere Lösung in einem definierten Rahmen zu testen oder direkt in das SaaS-Modell wechseln. Selbstverständlich unterstützen wir Sie bei der nahtlosen Integration in Ihre IT-Umgebung.
Von der Identifizierung des Anwendungsfalles über die Implementierung bis zur kontinuierlichen Optimierung des Wartungsplans – wir begleiten Sie bei jedem Schritt Ihres Predictive Maintenance Projekts.
FAQ
Häufig gestellte Fragen
Hier finden Sie Antworten auf die häufigsten Fragen rund um unsere Historische Datenanalyse.
Welche Daten werden für die Analyse benötigt?
Für die Analyse benötigen wir: Operationale Daten: Informationen zu Betriebsbedingungen, wie Laufzeiten, Systemlast, Produktionsraten und Umwelteinflüssen.
Sensor-Daten: Physikalische Messwerte wie Temperatur, Schwingungen, Geschwindigkeit oder Stromverbrauch.
Wartungs- und Fehlerdaten: Historische Aufzeichnungen zu Ausfällen, Instandhaltungsmaßnahmen und deren Zeitstempel.
Technische Spezifikationen: Angaben zu Maschinenherstellern, Modellen und Leistungsdaten.
In welchem Format sollen die Daten bereitgestellt werden?
Wir bevorzugen einheitliche Dateiformate, insbesondere: CSV-Dateien: Zeitreihendaten mit klaren Spaltenüberschriften.
Alternativ: Excel oder Datenbankexporte (z. B. SQL, TimescaleDB). Wichtig ist, dass alle Daten mit synchronisierten Zeitstempeln versehen sind.
Welche Informationen sind bei Fehler- und Wartungsdaten besonders wichtig?
Die Fehler- und Wartungsdaten sollten folgende Details enthalten: Zeitstempel für Beginn und Ende des Fehlers oder der Wartung
Beschreibung der Ursache (z. B. mechanischer Defekt, Sensorproblem)
Angaben zur Downtime (geplante vs. ungeplante Ausfälle)
Maßnahmen zur Behebung und deren Dauer
Welche zusätzlichen Informationen helfen bei der Datenanalyse?
Maschinenspezifikationen: Hersteller, Modell, Baujahr, Toleranzen und Leistungsspektren
Sensorinformationen: Position, Typ, Hersteller und mögliche Redundanzen
Betriebszeitmuster: Kontinuierliche oder batchweise Produktion, geplante Wartungszyklen.Diese Informationen helfen, die Daten korrekt zu interpretieren und die Analyseergebnisse zu optimieren
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