Proof of Concept (PoC)

Eignet sich unsere Software für Ihren Anwendungsfall? Nutzen Sie unseren Proof of Concept (PoC), um die Leistungsfähigkeit unserer Lösung in Ihrer Umgebung zu testen:
Testen der Software in Ihrer IT-Umgebung
Consulting & Strategieentwicklung
Aufsetzen & Optimieren der Datenmodelle
Unverbindliche Beratung
Ingenieur testet die Software in IT-Umgebung

Ziele des Proof of Concepts

Icon Datenstruktur

Validieren der Dateninfrastruktur bzw. Aufbau einer soliden Datenbasis

Icon normaler Betriebszustand

Erlernen des normalen Betriebszustands von Maschinen

Icon Lupe

Entwicklung und Training der Modelle, um Anomalien analysieren zu können

Projektablauf & Preis

Monatlicher Zeitplan

Proof of Concept

ab €25.000
Dauer: Ca. 6 Monate
Preis pro Use Case
Zuzüglich Hardware (bei Bedarf)
Jetzt buchen
1

Prüfen der Datengrundlage
& Aufbau der Datenverbindung

Einbindung von Expertenwissen z.B. über Betriebsmodi oder Produktrezepturen​
2

Aufsetzen der Dashboardstruktur + Datensammlung

Definition hierarchischer Ebenen der Maschine zur Berechnung des Health Scores​
3

Entwicklung & Training ​der Modelle​

Implementierung und Feinabstimmung der Modelle basierend auf gesammelten Daten & Expertenwissen​
4

Live-Überwachung & Optimierung der Modelle

In Bi-Weeklies werden die Ereignisse im Betrieb Ihrer Pilotanlage besprochen & die Algorithmen zur Optimierung der Vorhersagegenauigkeit angepasst​

Was passiert nach dem PoC?

Nach einem erfolgreichen Proof of Concept können Sie die Predictive Maintenance Software nahtlos weiter nutzen und in unser SaaS-Modell übergehen. Natürlich unterstützen wir Sie bei der Skalierung auf größere Anlagen und Produktionsbereiche. Mit unserem SaaS-Modell profitieren Sie von einer kosteneffizienten, skalierbaren Lösung, die regelmäßige Updates und technischen Support umfasst.
Zum SaaS-Modell

Erfolgreiche Referenzprojekte

Von der Identifizierung des Anwendungsfalles über die Implementierung bis zur kontinuierlichen
Optimierung des Wartungsplans – wir begleiten Sie bei jedem Schritt Ihres Predictive Maintenance Projekts.
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FAQ

Häufig gestellte Fragen

Hier finden Sie Antworten auf die häufigsten Fragen rund um unser Proof of Concept

Wann sollte ich eine Machbarkeitsstudie (PoC) durchführen?

Wenn Sie sich noch unsicher sind, ob unsere Lösung optimal zu Ihren Anforderungen passt und Ihre Datengrundlage ausreichend ist, bieten wir Ihnen unseren Proof of Concept (PoC) an. So können Sie unsere Software in Ihrer spezifischen Umgebung testen und die Datenbasis evaluieren, bevor Sie sich für eine umfassende Live-Überwachung durch unsere SaaS-Lösung entscheiden.

Wie läuft eine Machbarkeitsstudie (PoC) ab?

In Monat 1 richten wir die Dateninfrastruktur ein und stellen alle Verbindungen her. Monat 2 widmet sich der Visualisierung und Datenerfassung, während wir in Monat 3 die KI-Modelle entwickeln und trainieren. Ab Monat 4 geht das System in den Live-Betrieb über, mit kontinuierlichen Optimierungen für beste Ergebnisse.
Welche Ergebnisse kann ich von einem PoC erwarten?
Im ersten PoC liegt der Fokus auf der Schaffung einer soliden Datengrundlage. Effizienzsteigerungen und Kostenreduktionen folgen in späteren Phasen, sobald die Modelle weiter optimiert werden. Wir empfehlen die Definition spezifischer, realistischer Ziele für den PoC.
Mitarbeiter von aiomatic
Weitere Fragen?
Unser Experte Kim Barthel berät Sie gerne!
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