Was ist Data Science?
Data Sciene ist ein Fachbereich, der sich auf statistische Methoden und moderne Technologien stützt, um aus Daten Erkenntnisse zu gewinnen. Aktuell nutzen Data Scientists insbesondere Methoden aus dem Bereich ML (Machine Learning) bzw. KI (Künstliche Intelligenz), um Informationen aus großen Datenmengen zu gewinnen und Entscheidungen zu treffen. Seit vielen Jahren unterstützen wir als IT-Verbündete Unternehmen beim Erwecken, Übertragen, Speichern und Veredeln ihrer Daten.
Daten erwecken
Daten übertragen
Daten speichern
Daten veredeln
Mehrwert durch Datenveredelung
Damit Sie noch mehr aus Ihren Daten ziehen können, haben wir das Competence Center Data Science gegründet. Sie erhalten einen deutlichen Mehrwert, wenn Sie Methoden aus dem Bereich des Maschinellen Lernens (Machine Learning) verwenden. Unsere Data Scientists legen einen besonderen Fokus auf die wissenschaftliche Analyse von Datensätzen. Ziel ist es, dass Sie einen noch größeren Mehrwert aus Ihren Datenschätzen gewinnen können.
Prozesse und Produktion wirtschaftlich gestalten
Damit Sie Ihre Produktion wirtschaftlicher gestalten können, sind Themen wie vorausschauende Wartung - Stichwort Predictive Maintenance - und Anomalie-Erkennung von großer Bedeutung.
Ihre aktuellen Prozesse optimieren wir mit historischen Daten und gestalten diese somit effizienter. Hier gilt: Die Vergangenheit ist der Schlüssel für die Zukunft. Die Vielfalt an Erkenntnissen, die in Ihren Daten vorhanden ist, bietet viele Möglichkeiten für Ihren Erfolg.
Predictive Maintenance: Optimierung von Wartungskosten
Gestalten Sie Ihre Produktion wirtschaftlicher!
Wie? Mit vorausschauender Wartung, auch Predictive Maintenance. Mit dieser Methode optimieren Sie die Wartungen für Maschinen bzw. Anlagen in der Produktion. Denn wenn Sie Ihre Maschinen nur dann warten, wenn es wahrscheinlich notwendig ist, senken Sie die Kosten unnötiger Wartungen und steigern gleichzeitig die Produktionseffizienz durch weniger unnötige Wartungen.
In vielen Produktionsbetrieben werden Wartungen präventiv durchgeführt. Das bedeutet, dass, in durch Laufzeit oder feste Intervalle definierten Zeitfenstern, Wartungen vorgenommen werden. In einigen Produktionen werden gar keine Wartungsfenster eingestellt. Ein Ausfall einer Maschine führt dann zu einem ungeplanten Produktionsstopp. In diesem Fall wird die Maschine reaktiv gewartet.
Jede Anlage oder jedes Anlagenteil in einer Produktion hat eine inhärente Rest-Lebensdauer. Diese nimmt mit zunehmender Nutzung ab. Bei Predictive Maintenance geht es darum, die Rest-Lebensdauer anhand vorhandener Daten abzuschätzen. Wenn die Restdauer bekannt ist, kann Material zur Wartung frühzeitig bestellt, und somit eine Wartung mit einer minimalen Disruption der Produktion durchgeführt werden. In Extremfällen lassen sich auch Gefahren für Mitarbeitende vermeiden, wenn eine Fehlfunktion die Sicherheit gefährden würde.
Die Herausforderung: Ein ungeplanter Ausfall einer Maschine bzw. Anlage soll verhindert werden. Gleichzeitig soll die Wartung erst zu dem Zeitpunkt durchgeführt werden, wenn sie notwendig ist. Dafür gibt es allerdings keine allgemeingültige Lösung. Jede Produktion ist anders und die Anforderungen an die Lösung sind somit unterschiedlich.
Die MEGLA Lösung:
Profitieren Sie von unserer MEGLA Lösung, angelehnt an die wissenschaftlich fundierte und erprobte CRISP-DM Methode*. Unser Ziel ist es, für Sie ein Modell zu entwickeln, das Ihre spezifischen Anforderungen erfüllt, um es schließlich in Ihre Produktion einzubinden. Dabei gehen wir strategisch vor, Schritt für Schritt.
Interview 1
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Interview 1
Um das beste Ergebnis für Sie zu erreichen, müssen unsere Data Science Experten das Problem und den Business-Case verstehen. Darum ist das Interview mit Ihnen ein zentraler Bestandteil. Gemeinsam mit Ihnen entwickeln wir ein Verständnis für Ihre Daten und das zugrundeliegende Problem. Wir sind der Überzeugung, dass ein gutes Verständnis der Ausgangslage die Grundvoraussetzung für eine optimale Lösung ist. Im Interview besprechen wir alle Detailfragen vom Business-Case bis zur technischen Umsetzung.
Analyse 2
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Analyse 2
Ihre bisher aufgezeichneten Daten untersuchen wir in der Analysephase. Wir beantworten zentrale Fragen: Wie ist die Datenqualität? Welche Zusammenhänge sind in den Daten zu finden? Welche Erkenntnisse können gewonnen werden? Sind die Daten aussagekräftig?
Diese Phase dient dazu, herauszufinden, ob Ihre bisherigen Daten ausreichend sind, um die Fragestellungen zu beantworten. Sollte das nicht der Fall sein, entwickeln wir gerne Konzepte bzw. Strategien, um die Qualität Ihrer Datenbasis zu verbessern.
Entwicklung 3
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Entwicklung 3
Mit einer guten Datenbasis beginnen unsere Data Scientists damit, basierend auf Machine Learning Algorithmen Vorhersage-Modelle zu entwickeln. Damit können erste Ad-hoc-Voraussagen darüber gemacht werden, ob eine Anlage ausfallen wird. Diese Modelle sind so noch nicht in einer Produktion nutzbar. Um einen echten Mehrwert für Sie zu gewinnen, binden wir die Modelle zunächst in Ihre Produktion ein.
Go-Live 4
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Go-Live 4
Ein Modell, das zuverlässige Vorhersagen macht, wird zu einem Produkt, das wir in Ihre Produktion einbinden. Mit Ihnen stimmen wir diesen Schritt ab, damit Sie die Vorhersagen optimal nutzen können und somit einen Mehrwert für Sie bieten.
Daraufhin ändert sich die Datenbasis in der Produktion. Darum ist es sinnvoll, dass wir das Vorhersage-Modell in gewissen Intervallen kontrollieren und gegebenenfalls optimieren.
Informieren Sie sich jetzt!