Services intelligent planen – aber wie?

Daten im Service noch besser nutzen – das ist die Aufgabe der Sick Prediction Box. Intelligente Vorhersagemodelle erzeugen wertvolle Informationen, die eine hohe Verfügbarkeit schaffen, ungeplante Betriebszustände vermeiden und damit für Kosteneinsparungen sorgen. Maschinenauslastung und Serviceeinsätze sind noch besser planbar.

Bei Servicearbeiten ist Vorausschau heute die beste Strategie, um Stillstände zu vermeiden, die Verfügbarkeit zu erhöhen und gleichzeitig die Produkt- und Prozessqualität zu verbessern. Wo bisher reaktive oder zyklische Serviceeinsätze nötig waren, bringt Sick mit der Prediction Box eine Lösung auf den Markt, die bedarfsgerechte Services mittels intelligenter Vorhersagemodelle möglich macht.

„Mit der Prediction Box lassen sich Datenverläufe von Geräten vorhersagen und damit die Produktivität durch frühzeitiges Handeln erhöhen. Das Besondere daran: Für die Berechnung der Vorhersagen werden die relevanten Daten mittels verschiedener mathematischer Modelle verarbeitet und mit Geräte- und Applikationswissen kombiniert. So schaffen wir mit dem intelligenten Arbeiten mit Daten neue Informationen die einen ganz besonderen Mehrwert bieten“, erklärt Max Dietrich, Product and Application Manager Smart Data Solutions.

Auf Basis dieser intelligenten Vorhersagemodelle wissen die Nutzer, wann Vorfälle höchstwahrscheinlich auftreten werden, und können damit den optimalen Zeitpunkt sowie Umfang für den Service planen.

Daten direkt vom Sensor in die Box.

Die Daten bezieht die Prediction Box direkt von der (Sick) Sensorik. Der Kunde verbindet dann nur noch den Sensor mittels Smart Service Gateway (TDC-E) an den Cloud Service (smartservice.sick.com). Condition Monitoring ist dafür keine zwingende Voraussetzung, sondern eine sinnvolle Ergänzung. Die Prediction Box zeichnet die für die Vorhersage künftiger Ereignisse relevanten Daten auf, verrechnet intelligent die Werte und stellt die neu generierten Informationen einfach und verständlich auf einem Dashboard oder mobil dar. Auf die Daten können Anwender weltweit zugreifen.

Über eine definierte Schnittstelle können die neu erstellen Daten auch in Fremdsysteme einbezogen werden. Um eine hohe Vorhersagegüte sicher zu stellen, werden passend zum Datenverlauf Vorhersagemodelle trainiert und validiert. So lassen sich bekannte Ereignisse an Geräten, im Prozess oder einer Automatisierungsanwendung mit hoher Wahrscheinlichkeit und Genauigkeit vorhersagen.

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