Mittels unseres Produktes weMonitor behalten Maschinenhersteller und -betreiber alle relevanten Daten ihrer Anlagen im Blick. Grundlage für das Monitoring sind moderne Internettechnologien und eine intelligente Datenverarbeitung. weMonitor ist damit die ideale Basis für eine vorausschauende Instandhaltung und effektive Produktionsüberwachung von Maschinen und Anlagen. Um den individuellen Anforderungen gerecht zu werden, wird die Software exklusiv konfiguriert und angepasst.
Zur Abbildung des umfangreichen Gesamtsystems verfügt das Modul über zukunftsorientierte Predictive-Maintenance-Funktionen. Damit eine präventive Instandhaltung kosteneffizient umgesetzt wird, ist die frühzeitige Identifizierung von möglichen Problemen und Störfällen notwendig. Daher setzt weMonitor auf innovative Technologien, welche Maschinen und Anlagen mit komplexen Schwellenwerten als zusammenhängendes System beschreiben und analysieren. Umfangreiche Möglichkeiten zur Aufzeichnung und Analyse von Sensordaten erlauben es, das Maschinen- und Anlagenverhalten schon während der Entwicklungs- und Inbetriebnahmephase zu untersuchen. Predictive Maintenance in Verbindung mit Machine Learning dient damit nicht nur einer höheren Anlagenverfügbarkeit, sondern es reduziert durch Vorhersagen von Maschinenstillständen und -defekten auch effektiv die Instandhaltungskosten.
Um eine optimale Analyse bereitzustellen, verwendet weMonitor als Kerntechnologie Machine Learning. Ziel des maschinellen Lernens ist es, Maschinen- und Anlagendaten zu bündeln, zu speichern und zu untersuchen. So wird es der Maschine ermöglicht, eigenständig Wissen zu erzeugen, welches auf selbst gesammelten Erfahrungen beruht. Dazu werden zwei selbst entwickelte Predictive-Maintenance-Algorithmen genutzt, welche speziell auf das Anwendungsszenario zur Bewertung des Maschinenzustandes optimiert sind.
Als innovatives Produktionsüberwachungssystem visualisiert weMonitor zudem das Produktionsgeschehen aus den gesammelten Maschinen- und Anlagendaten. Diese beziehen sich auf maschinenübergreifende, prozessorientierte Ansichten als auch auf Ansichten, die je Maschine bzw. Anlage relevante Kennzahlen (z. B. OEE) beinhalten. Dazu werden die Daten der Produktionsüberwachung mit Detailsensordaten, die sich auf physikalische Produktionsprozesse beziehen, verknüpft, um ausführliche Analysen zu ermöglichen. Auf dieser Basis lassen sich Problembereiche schnell und effektiv auch im Rahmen des Lifecycle-Managements und der Qualitätssicherung erkennen.
Zur Abbildung des umfangreichen Gesamtsystems verfügt das Modul über zukunftsorientierte Predictive-Maintenance-Funktionen. Damit eine präventive Instandhaltung kosteneffizient umgesetzt wird, ist die frühzeitige Identifizierung von möglichen Problemen und Störfällen notwendig. Daher setzt weMonitor auf innovative Technologien, welche Maschinen und Anlagen mit komplexen Schwellenwerten als zusammenhängendes System beschreiben und analysieren. Umfangreiche Möglichkeiten zur Aufzeichnung und Analyse von Sensordaten erlauben es, das Maschinen- und Anlagenverhalten schon während der Entwicklungs- und Inbetriebnahmephase zu untersuchen. Predictive Maintenance in Verbindung mit Machine Learning dient damit nicht nur einer höheren Anlagenverfügbarkeit, sondern es reduziert durch Vorhersagen von Maschinenstillständen und -defekten auch effektiv die Instandhaltungskosten.
Um eine optimale Analyse bereitzustellen, verwendet weMonitor als Kerntechnologie Machine Learning. Ziel des maschinellen Lernens ist es, Maschinen- und Anlagendaten zu bündeln, zu speichern und zu untersuchen. So wird es der Maschine ermöglicht, eigenständig Wissen zu erzeugen, welches auf selbst gesammelten Erfahrungen beruht. Dazu werden zwei selbst entwickelte Predictive-Maintenance-Algorithmen genutzt, welche speziell auf das Anwendungsszenario zur Bewertung des Maschinenzustandes optimiert sind.
Als innovatives Produktionsüberwachungssystem visualisiert weMonitor zudem das Produktionsgeschehen aus den gesammelten Maschinen- und Anlagendaten. Diese beziehen sich auf maschinenübergreifende, prozessorientierte Ansichten als auch auf Ansichten, die je Maschine bzw. Anlage relevante Kennzahlen (z. B. OEE) beinhalten. Dazu werden die Daten der Produktionsüberwachung mit Detailsensordaten, die sich auf physikalische Produktionsprozesse beziehen, verknüpft, um ausführliche Analysen zu ermöglichen. Auf dieser Basis lassen sich Problembereiche schnell und effektiv auch im Rahmen des Lifecycle-Managements und der Qualitätssicherung erkennen.
