Operational Excellence Machen Sie die Blind Spots in Ihrem Produktionsprozess sichtbar – auch bei Bestandsanlagen – und steigern Sie die Produktivität durchgängig. Die Chance Die Industrie muss ihre Produktivität laufend steigern, um mit Nachfrage und Wettbewerb Schritt zu halten. Einzelne Maschinen sind bereits für sich optimiert – zusätzlicher ROI ist dort nur noch schwer zu erzielen. Erst wenn der Prozess in einer durchgängigen, integrierten Datenschicht in einen gemeinsamen Kontext gestellt wird, können Data Science und Machine Learning die nächsten Produktivitätsgewinne modellieren. Viele Anlagen sind so alt, dass sie nie dafür ausgelegt wurden, die Daten zu liefern, die für das Verständnis der Zusammenhänge nötig sind. Blind Spots verhindern, dass Ursache und Wirkung über den gesamten Produktionsprozess nachvollzogen werden können. Sensoren nachzurüsten ist teuer und liefert oft keinen ROI – insbesondere bei proprietärer Herstellersoftware, die sich nicht mit anderen Plattformen integrieren lässt. Die Modelle bewahren das Prozess-Know-how erfahrener Fachkräfte. Es bleibt im Unternehmen und sichert eine gleichbleibende Qualität – auch wenn Menschen gehen. So funktioniert es Einzelne Maschinen sind digital ausgereift, doch Abhängigkeiten und Wechselwirkungen im Gesamtsystem werden kaum berücksichtigt. Die Architektur Konnektivität und Datenerfassung, ein Unified Namespace als Baseline Digital Twin, virtuelle Sensoren, die künstliche Intelligenz mit Ihrem Prozesswissen verbinden – und Anwendungen von Performance Intelligence bis zu vorausschauender Wartung. Datenhoheit und Prozess-Know-how bleiben bei Ihnen. Technologiepartner Eine Sprache für alle Der Unified Namespace strukturiert die Daten, die darauf aufbauende Ontologie gibt ihnen Bedeutung. So wird aus fragmentierten, heterogenen Quellen ein Modell, das alle Beteiligten verstehen – nicht nur Data Scientists. Von Grund auf herstellerneutral. Virtuelle Sensoren aus Modellen Data Science und Prozesswissen schliessen die Blind Spots im Digital Twin. Die gelernten Muster lassen sich auf den ganzen Maschinenpark übertragen – auch auf ältere Anlagen mit wenigen Sensoren. Potenzial Sind die Blind Spots geschlossen, kann Data Science die Produktivitätsgewinne modellieren. Verschleiss und Ausfälle erkennen, bevor die Produktion stillsteht. Automatisieren, was verstanden ist – Schritt für Schritt. Energieverbrauch sichtbar machen und senken. Den Produktionsprozess von Anfang bis Ende optimieren. Prozesswissen allen zugänglich machen, die es brauchen. Verwandte LösungenProduktivität mit Data Science
Durchgängige Prozesse sind die grösste verbleibende Produktivitätsquelle
Was im Weg steht
Ein willkommener Nebeneffekt
Von isolierten Maschinen zu virtuellen Sensoren
Von IoT-Daten zu Anwendungen in Ihrem Werk
Mit bewährter Technologie umgesetzt
Kryptische Maschinen-Tags werden zu verständlichen Messwerten für alle
Von isolierten Teilsystemen zur Steuerung mit virtuellen Sensoren
Was es in Ihrem Werk bringt
Vorausschauende Wartung
Automatisierung
Energie sparen
Prozessoptimierung
Wissen dank LLMs
Was oft als Nächstes kommt
Produktivität mit Data ScienceClaude Code2026-10-07T15:43:30+00:00
