AI-based Machine Status Analysis

Unproduktive Zeiten analysieren mit Künstlicher Intelligenz (KI)

Unter welchen Umständen sind Ihre Maschinen besonders produktiv? Und was können Sie tun, um die unproduktiven Zeiten zu reduzieren und so die Produktivität zu steigern? Die Einflussfaktoren auf die Produktivität sind heutzutage so vielfältig, dass eine herkömmliche, statistische Analyse meist nicht zum Ziel führt.

Die mApp AI-based Machine Status Analysis nutzt zwei wesentliche Faktoren, um Ihnen aufzuzeigen, wo und wann Ihre Maschinen unproduktiv sind:

• Eine breite Basis historischer Daten
• KI-basiere Algorithmen zur Analyse der Daten

Mit dieser mApp erfahren Sie, welchen zeitlichen Anteil bestimmte Maschinenstatus an Ihrer Gesamtproduktionszeit haben und welche Kombinationen aus Fertigungsressourcen (z. B. Maschine, Werkzeug, Material, Artikel) diesen Anteil in besonderem Maße positiv oder negativ beeinflussen. Lassen Sie sich diese Verteilung im zeitlichen Verlauf anzeigen und tauchen Sie in die Tiefen der Analysemöglichkeiten ein. So erkennen Sie Trends und können die Wirksamkeit Ihrer Maßnahmen zur Reduzierung unproduktiver Zeiten überprüfen.

Ihr Nutzen

Mit der KI-basierten Analyse des Maschinenstatus erkennen Sie die Einflussfaktoren, die zu unproduktiven Zeiten führen sowie Kombinationen dieser Einflussfaktoren und können geeignete Gegenmaßnahmen einleiten. Die integrierte Trend-Analyse unterstützt Sie dabei, die Wirksamkeit dieser Maßnahmen nachzuhalten.

Technische Informationen

Die mApp mApp AI-based Machine Status Analysis ist sowohl Teil der Kategorie Resource Management von HYDRA X als auch Teil der AI Suite.

Als Datenbasis nutzt die mApp die Virtual Production Reality (ViPR) der Manufacturing Integration Platform (MIP) von MPDV.

mApp AI-based Machine Status Analysis im MIP-Ökosystem

Zu wissen, wie produktiv Maschinen sind, ist in der Smart Factory essenziell. Dazu bietet MPDV auch folgende mApps an:

• Machine Status Analysis: umfangreiche Auswertung historischer Maschinendaten
• Machine Performance KPIs: Berechnen von Kennzahlen, z. B. des OEE.
• AI-based Machine Performance Analysis : Maschinenleistung analysieren mit KI.
• AI-based OEE Analysis : OEE-Kennzahl analysieren mit KI.

 

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