Projektvorstellung
Analyse von Maschinendaten zur Identifizierung von Ausfallgründen
Die Ausgangssituation:
Unser Kunde produziert Spezialmaschinen für die Lebensmittelindustrie. Die Qualität der Produkte und somit auch die Wettbewerbsfähigkeit des Kunden sind stark abhängig von der zuverlässigen Funktion dieser Maschinen. Um ungeplante Ausfallzeiten auf ein Minimum zu reduzieren, sollten mögliche Störgründe identifiziert und die Maschinen dahingehend verbessert werden.
Status:
Produktiv
Branche:
Maschinenbau
Unternehmensgröße:
ca. 100 Mitarbeiter
Kategorie:
Anomalieerkennung
Die Ziele:
- Identifikation von Störgründen von Maschinen
- Optimierung der Produktqualität durch Vermeidung von Ausfällen
- Höhere Kundenzufriedenheit
Die Lösung:
Einbau von Sensoren an den produzierten Maschinen und der Sammlung von Daten durch unseren Kunden
Ausführliche Datenanalyse mit Fokus auf Korrelationen und Identifikation von Fehlerursachen durch Ehrenmüller
Gemeinsame Diskussion der Ergebnisse mit dem Kunden, um mögliche Störgründe zu interpretieren
Methoden zur Datenanalyse:
Unter Verwendung verschiedener mathematischer und statistischer Data Mining Methoden wie beispielsweise (Auto-) Korrelationsanalysen und Merkmalsanalysen zeigten sich verschiedene Parameterbelegungen, die einen Fehlerfall begünstigen
Ausblick:
Die Datenanalyse ist abgeschlossen. Unser Kunde kann nun die potentiellen Störgründe ausbessern und so die Qualität der Maschinen sowie die Kundenzufriedenheit steigern.
Was zeichnet uns aus?
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Leah Danisman, geb. Soldner
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