Methode & Use Cases

Neuer Ansatz, basierend auf 30 Jahren Industrieerfahrung

Die Quelle allen industriellen Lebens ist Energie.
Im Produktionsprozess wie auch in der Infrastruktur mit Querschnittstechnologie in Form von Strom.
Daher betrachtet unsere Methode Productivity Mining Strom als die Lebensader aller produktiven Prozesse. Er ist der „kleinste, gemeinsame Nenner“ von allem, was tickt, tackert, tuckert. Behandelt wird er jedoch als Mittel zum Zweck. Dabei kann er uns – ähnlich ein EKG beim Menschen – alles erzählen, weiß er in Hertz, Watt und Kilowatt exakt, was läuft.
Deshalb geben wir dem Strom „eine Stimme“ und verleihen ihm die Qualität eines beobachtenden, bewertenden und weiterhelfenden Subjekts.

Strom ist ein Super-Sensor

Wenn durch unsere Algorithmen das Stromsignal einer produzierenden Maschine „lesbar“ wird, kann uns der Strom viele wichtige Dinge erzählen:
– ist eine Maschine / Maschinengruppe „an“ und produziert sie wertschöpfend oder
– ist eine Maschine / Maschinengruppe „an“, wartet jedoch im Standby?
– Wie häufig unterbricht der productive run? Wie lange“?
– Wie lange ist der productive run im Verhältnis zu Standby?
– Wie ist das Verhältnis zwischen Produktivität und Energieverbrauch, wie weit sind diese Prozesse synchron bis hin zur optimalen Effizienz?
– Ändert sich das Leistungsmuster der Maschine, braucht sie Wartung?
– Health Index
Alle Antworten des Stroms lassen sich mit jeglichen BDE- und MES- Systemen verbinden und zu weiteren Ableitungen verarbeiten wie zum Beispiel
– Warum unterbricht der productive run? Pausenzeiten, kein Personal, kein Material, Werkzeugwechsel, Rezeptwechsel, Wartung, Eigenschaden, Schaden einer vor- oder nachgelagerten Maschine?
Und für das obere Management identifizieren neue Kennzahlen Produktivitätsreserven, als Teil der Effizienzziele eines Unternehmens, stimulieren den KVP-Prozess, werden zu Impulsgebern für Maßnahmen für Leistungsverbesserungen und dienen als unbestechlicher Indikator der Erfolgskontrolle.
– Auslastung
– Liefertreue
– Kosten- / Nutzenberechnungen
– Verfügbarkeit
– Benchmarking von Einzelmaschinen, Maschinengruppen und Bearbeitungszentren untereinander sowie Standort übergreifend
– CO2 Footprint

Zu alledem ist unsere Methode unabhängig von Schnittstellen und SPS.

Die Basis bildet jeweils das Stromsignal jeglicher Produktionsmaschine, erfasst mit Standard-Messegeräten.
In Echtzeit analysiert Productivity Mining das Stromsignal , indem die drei Phasen des Hauptantriebs als Inputparameter genutzt und aus dieser Datenquelle Kennzahlen abgeleitet werden. Mittels unserer speziellen Algorithmen wird das Stromsignal on edge oder in der Cloud ausgewertet und in Erkenntnisse übersetzt, die wiederum gezielte Maßnahmen ermöglichen.

Disruptive Lösung, gemacht für das Zeitalter der Energiewende

Lesen Sie gerne einmal in unserem Blog den Beitrag „Interview mit einer Maschine“. Viel Vergnügen dabei!

Use Cases und Pilotprojekte

Use Cases und Pilotprojekte
• Maschinenbau –> Steigerung der Produktivität, Auslastung
• Fahrzeugbau –> Produktivität, Auslastung
• Automobilbau –> Früherkennung ungeplanter Stillstände von
– EHBs
– Förderbänder
• Getränkeabfüllanlagen –> Identifikation von Stillstandsverursachern
Steigerung der Produktivität
Steigerung der Energieeffizienz
• Supermärkte –> Überwachung frequenzgesteuerter Kühlanlagen
• Textilmaschinen –> Informationen über Brownfield Maschinen und Anlagen
• Halbleiterproduktion –> Überwachung von Lüftern
• Fördertechnik –> Predictive Maintenance
• Biogasanlagen –> Energieeinsparung an der Einspeiseseite bei gleichzeitiger Überwachung des Rührprozesses