Wie Edge Computing die vorausschauende Wartung von Ventilen ermöglicht (MVP-Präsentation)

Der Anwendungsfall

Die sensorgestützte Überwachung von Ventilen stellt nicht nur in der Chip-Fertigung die unterbrechungsfreie Produktion sicher. Doch Defekte an Ventilen waren bei Challenge-Owner Globalfoundries – einem US-amerikanischen Halbleiterhersteller mit weltweit über 16.000 Mitarbeitern und dem größten und modernsten Halbleiterwerk Europas bislang nicht vorhersehbar. Fatal in Zeiten, in denen Chips Mangelware sind.

MVP in nur 3 Monaten – das Ergebnis der Digital Product Factory

Aufgabe: Die Überwachung von produktionskritischen Reinstwasserventilen – bisher durch Mitarbeiter vor Ort und in einem komplexen Analyseverfahren umgesetzt – soll durch eine geeignete, KI-basierte Sensorlösung ersetzt werden. Ziel ist es, mögliche Ausfälle frühzeitig erkennen und Wartungsprozesse besser planen zu können.

Lösung: Spezielle Sensoren liefern akustischen Daten, die mittels KI und Machine-Learning-Algorithmen direkt am Sensor ausgewertet werden. Die Weiterleitung der Daten in die Cloud und die übersichtliche Darstellung in Dashboards erfolgt mit der Plattform „Cloud Shopfloor Intelligence“.

Ergebnis: Dank der skalierbaren Edge-Computing-Lösung werden beginnende Defekte nun frühzeitig erkannt. Wartungsmaßnahmen können effektiv geplant und Ausfallzeiten reduziert werden. Die Überwachung der Ventile ist auch bei einem kurzen Aussetzen der WLAN-Verbindung in Echtzeit möglich und wird mittels eines übersichtlichen Dashboards visualisiert.

Seien Sie dabei!

Wir freuen uns, Ihnen in diesem Webseminar einen exklusiven Einblick in die Ergebnisse der 2. Digital Product Factory geben zu können. Gemeinsam mit unseren Technologiepartnern T-Systems, Sensry und Coderitter werden wir nicht nur explizit auf die technologische Umsetzung unseres MVP eingehen, sondern darüber hinaus auch demonstrieren, wie groß das Marktpotential für unsere Lösung ist und welche relevanten Use Cases im industriellen Umfeld bestehen.

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Der agile Projektmanagement Ansatz der Digital Product Factory ist darauf ausgerichtet, eine physisch erfahrbare Lösung für eine konkrete Problemstellung innerhalb kürzester Zeit zu schaffen. Der Bau eines „echten“ wenn auch noch nicht perfekten Demonstrators hat eine viel höhere Lösungsqualität als jede noch so perfekte Simulation. Es wurde ein Komplettsystem aus Hardware und Software geschaffen, welches das Problem anschaulich löst und die Basis für zukünftige Erweiterungen bildet.

Das erwartet Sie in diesem Webinar

• detaillierter Einblick in das entwickelte Smart Maintenance-MVP unter Einbeziehung von Edge AI und einer Multisensorplattfom
• Markpotential des MVP für neue und zukünftige Produkte und Features im Rahmen Ihrer Smart-Maintenance-Strategie
• Schlüssellochblick in die Arbeit unseres Teams von branchenübergreifenden Experten aus Startups, Industrie und mittelständischen Unternehmen
• Q&A mit unseren Experten und Entwicklern

An wen richtet sich die Präsentation?

• Produzierende Unternehmen, Maschinen- & Anlagenbauer
• Produktionsleiter, Instandhaltungsleiter oder Leiter der Fertigung
• Entscheider, die
  • Wartungszyklen in ihrer Produktion verkürzen oder
  • Lebenszyklen in ihrer Fabrik verlängern wollen, auch wenn diese noch nicht ganzheitlich digitalisiert sind
  • die Produktivität oder schwankende Qualitätskennzahlen einzelner Maschinen erhöhen wollen
• Unternehmen, die erste Schritte im Bereich Edge Computing und der sensornahen Datenauswertung anstreben

Speaker

Was ist eine Digital Product Factory?

Bei der Digital Product Factory handelt es sich um ein 3-monatiges, moderiertes Co-Innovationsformat in einem geschützten Raum. Mit Blick auf einen beschleunigten Go-to-Market ist das Ziel die Entwicklung eines MVP bzw. einer marktfähigen 80%-Lösung.

Die Besonderheit liegt neben der Geschwindigkeit in der Einbeziehung relevanter Partner und zukunftsweisender Technologien. Die Digital Product Factory Batch#2 wird von folgenden Unternehmen unterstützt: GLOBALFOUNDRIES Dresden, T-Systems Multimedia Solutions, Coderitter, Sensry.