AERZEN IOT CONSULTING Homepage

Aerzen Digital Systems GmbH

9
TRL

Als erfahrener Maschinenbauer wissen wir, wie wichtig es ist, mit den neuesten Technologien Schritt zu halten. Daher haben wir datenbasierte Lösungen entwickelt, um unsere Maschinen mit Hilfe von Machine Learning noch effizienter und zuverlässiger betreiben zu können. Dabei haben wir die technischen, finanziellen und kulturellen Herausforderungen der digitalen Pionierarbeit kennen und lösen gelernt. Diese Umsetzungsexpertise teilen wir mit anderen Unternehmen im Rahmen einer maßgeschneiderten Beratung. Wir unterstützen die Entwicklung von datenbasierten Services von der Geschäftsmodellentwicklung über die Datenerfassung und Modellierung mit statistischen Verfahren, konventionellem Maschinellem Lernen oder Deep Learning bis hin zum Deployment und Betrieb eines Services.

Anbieter kontaktieren Datenanalyse Predictive Maintenance/Condition Monitoring Intelligente Sensorik Sonstiges

Anwendungsprofil

Beschreibung

AERZEN ist einer der weltweit führenden Anwendungsspezialisten für Hochleistungsgebläse und Verdichter. Als erfahrener Maschinenbauer wissen wir, wie wichtig es ist, mit den neuesten Technologien Schritt zu halten. Daher haben wir datenbasierte Lösungen entwickelt, um unsere Maschinen mit Hilfe von Machine Learning noch effizienter und zuverlässiger betreiben zu können. Dabei haben wir die technischen, finanziellen und kulturellen Herausforderungen der digitalen Pionierarbeit kennen und lösen gelernt. Diese Umsetzungsexpertise teilen wir mit anderen Unternehmen im Rahmen einer maßgeschneiderten Beratung. Unsere erfahrenen Mathematiker und Ingenieure können Sie beispielsweise bei der Modellierung komplexer Zeitreihendaten unterstützen, um die Degradation eines zu Verschleiß neigenden Maschinenelements präzise vorherzusagen. Aus dem großen Portfolio der Statistik und des Maschinellen Lernens finden wir den passenden Analyseansatz, welcher genau zu Ihren Randbedingungen bzw. den Anforderungen Ihrer Kunden passt. Wir unterstützen Sie von der Ideenfindung über die Erfassung und Analyse der notwendigen Maschinendaten bis zum Geschäftsmodell, immer nach unserem Motto: „Aus dem Maschinenbau für den Maschinenbau“.

Unternehmensbereich

  • Konstruktion / Entwicklung

Branche (erprobt)

  • Maschinenbau

Branche (anwendbar)

  • Maschinenbau
  • Herstellung von sonstigen Waren

Nutzen

Szenarien / Use cases

Ideenfindung & Geschäftsmodellentwicklung:

Inhalt:

  • Exploration der Stärken und Schwächen des aktuellen Produktes, Geschäftsmodells und der Organisation
  • Ermittlung unternehmerischer Chancen und Risiken durch sich verändernde Kundenbedürfnisse, den Wettbewerb und relevante Trends
  • Identifizierung strategischer Stoßrichtungen für datenbasierte Services
  • Ideengenerierung für konkrete Geschäftsmodelle
  • Ausarbeitung des geplanten Wertbeitrages, des Erlösmodelles und weiterer Geschäftsmodellaspekte

Vorgehen:

  • Durchführung von drei Workshoptagen
  • Workshopleitung durch einen Berater und ein Mitglied der Geschäftsleitung
  • Protokollierung der Ergebnisse in Form eines ganzheitlich beschriebenen Geschäftsmodells

 

Datenerfassung:

Inhalt:

  • Einführung in die Grundlagen von Cloud-, Hybrid- und Edge-Lösungen
  • Spezifizierung notwendiger Infrastruktur-Komponenten mit Blick auf unter anderem Funktionalität, Architektur und Preisgestaltung
  • Identifikation relevanter Messstellen und Planung der Sensorik
  • Präzise und herstellerneutrale Lastenhefterstellung
  • Festlegung Zielort und Auswahl von Feldmaschinen für die erste Datenerfassung

Vorgehen:

  • Durchführung von bis zu drei Workshops - je nach Anwendungsfall und Vorarbeit
  • Workshopleitung durch 1x Berater und 1x Software- oder Hardwareexperte
  • Teilnehmende Ihrerseits: Min. 1x Prozessexperte und 1x Projektverantwortlicher
  • Teilweise oder komplette Lastenhefterstellung

 

Datenverständnis:

Inhalt:

  • Verständnis der Datenaufnahme
  • Vorverarbeitung der Daten
  • Datenpotentialanalyse

Vorgehen:

  • Zur Verfügung stellen der Daten als beispielsweise CSV, JSON, HDF5 oder ähnliches
  • Sichtung der aufgenommenen Daten und Bewertung der Datenqualität
  • Vorverarbeitung der Daten inklusive Normalisierung und Ausgleich von Fehldaten
  • Visualisierung der einzelnen Variablen als Zeitreihe und Histogramm
  • Berechnung und Darstellung eindimensionaler Kennwerte
  • Berechnung von Abhängigkeiten zwischen den Variablen
  • Bewertung der Korrelation im Hinblick auf die Fragestellung
  • Ableiten von Handlungsempfehlungen für die zusätzliche Aufnahme von Datenpunkten oder die Erhöhung der Datenqualität

 

Datenanalyse:

Inhalt:

  • Entwicklung und Validierung eines Baseline-Modells für die Datenanalyse mittels statistischer Methoden oder Machine Learning unter Berücksichtigung der vorliegenden Daten
  • Konfiguration der Datenpipeline
  • Aufbau der Umgebung für das Trainieren der Modelle
  • Verbinden und Testen der Funktionen
  • Bereitstellung eines Notifikationsdienstes oder einer Visualisierung
  • Vorstellung des Proof of Concept
  • Aufwandsabschätzung für die Bereitstellung in das Produktivsystem

Vorgehen:

  • Das konkrete Vorgehen stimmen wir auf Ihre individuellen Anforderungen ab. Wir wollen mit Ihnen zusammen die einfachste Lösung finden, welche Ihre Qualitätsanforderungen vollumfänglich erfüllt.

Lösungsanbieter:

Aerzen Digital Systems GmbH

Ansprechpartner:

Kontaktanfrage

Ihre Nachricht an den Anbieter

Melden

Kommentare