Digitalisierung so individuell wie möglich –
Smart Factory-Applikationen

Digitalisierung so
individuell wie möglich –
Smart Factory-Applikationen

Die maßgeschneiderte Smart Factory

So unterschiedlich wie Unternehmen sind, so individuell sind auch deren Bedarfe und die erforderlichen Digitalisierungsgrade in deren Fabriken. Auf neuesten Cloud- und Edge-Computing-Technologien basierende digitale Produktionssysteme vermeiden den teuren Einsatz monolithischer IT-Systeme. Dabei können die Software-Services stets in Koexistenz mit bestehenden Anwendungen eingesetzt werden. So gestalten Sie bedarfsgerecht und kostenbewusst Ihre intelligente Fabrik.

Intelligente Produktion

Inter-/Intralogistik

Qualitätsmanagement

 

Traceability

Wartungsmanagement

Datenmanagement

 

Virtual Factory

 
 

Ihre Vorteile durch Smart Factory-Applikationen:

  • Maximale Transparenz und Überwachung der Produktion
  • Ausfallzeiten reduzieren
  • Output/OEE erhöhen
  • Probleme frühzeitig erkennen
  • Produktqualität verbessern

  • Wissen aus Daten für faktenbasierte Entscheidungen generieren
  • Produktionsstatus in nahezu Echtzeit visualisieren
  • Optimierungspotenziale heben
  • Maximale Datensicherheit und -souveränität sicherstellen
 
 

Umgesetzte Projekte

Rittal

Rittal produziert im Werk in Haiger konsequent nach Industrie 4.0-Maßstäben. Der weltweit führende Systemanbieter für Schaltschranktechnik, Stromverteilung, Klimatisierung, IT-Infrastruktur sowie Software und...

Schuler

Die German Edge Cloud (GEC) kooperiert mit dem Anlagenbauer Schuler. Im Zuge dessen bietet Schuler innerhalb seiner Digital Suite eine Track- & Trace-Lösung für Presswerke an, die auf der Technologie der...

Fraunhofer

Die German Edge Cloud (GEC) und das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT aus Aachen haben eine offene Forschungs­plattform und Testumgebung entwickelt. In dieser können Lösun­gen für die...

 
 

Intelligente Produktion

Ausbringung und Anlagenverfügbarkeit erhöhen

Ziel ist es, die Produktivität durch gesicherte Informationen über Maschinenzustände, OEE, Ausbringung/Auslastung und Fehlerursachen zu steigern. Werden nahe Echtzeit Produktionszustände sichtbar, so lässt sich proaktiv auf Veränderungen und Probleme reagieren.

Durch eine stetig höhere Vernetzung von Anlagen sowie mit passgenauen IoT-basierten Lösungsbausteinen können nahezu alle produktions- und prozessrelevanten Daten der Maschinen und Zustände gewonnen und in validen Datenräumen abgelegt werden, um im Nachgang Wissen abzuleiten. Aus Betriebszuständen werden in nahezu Echtzeit die Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit und damit die Effizienz (OEE) der Anlage ermittelt.

Über OEE-Vergleiche baugleicher Anlagen in anderen Linien lassen sich Ursachen unterschiedlicher Effizienzen erkennen. Das Ergebnis ist eine stetig verbesserte Ausbringung und Anlagenverfügbarkeit.

Durch das Mehr an Daten ergeben sich stetig genauere Analysen, werden Korrelationen relevanter maschinennaher Produktions- und Prozessdaten sichtbar und es lassen sich zielgerichtet Optimierungspotenziale heben!

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Inter-/Intralogistik

Produktionszeiten verkürzen

Eine intelligente Intralogistik ermöglicht höhere Produktivität und Liefertreue in der modernen Fabrik. Auftragsgesteuerte Materiallogistik sorgt für die zeitlich exakte Bereitstellung von Material an den Produktionsanalagen. Gestützt durch automatisierte Warensteuerungen via z.B. FTS, synchronisiert mit den Lagerdaten aus dem LVS (Lagerverwaltungs-System) und den Auftragsdaten der Produktion, ist eine bedarfsgenaue Materialverfügbarkeit an den Produktionsanlagen möglich. Mit der Verarbeitung der Daten in nahezu Echtzeit lassen sich physische Bewegungen und der dazu relevante Informationsfluss optimal aufeinander abstimmen. Passgenaue Analysen erlauben eine optimale Zustandsüberwachung und Nachverfolgung von Waren. KI-basierte Analytics erweitern dabei eine präventive Sicht auf drohende Materialengpässe und können gesicherte Maßnahmen zur Korrektur einleiten.

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Qualitätsmanagement

Produktqualität verbessern

Durch eine Online-Validierung und Dokumentation von Produktions- und Prozessdaten können Fehlerquellen vermieden und somit Qualitätssteigerungen erzielt werden. Eine lückenlose Produktionsdokumentation ist die Basis, um Ursachen möglicher Qualitätsprobleme bis auf das Einzelprodukt zurückzuverfolgen (serialisierte Traceability) und exakt zu analysieren. Mit dem Qualitätsnachweis von Produktions- und Prozessdaten zu Produkten erhöht sich das Vertrauen der Kunden und ein signifikanter Wettbewerbsvorsprung ist möglich.

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Traceability

Qualitätsnachweis bindet Kunden

Eine durchgängige Bauteilverfolgung entlang der eigenen Wertschöpfungskette ist durch das Sammeln aller Produktions- und Prozessdaten möglich. Mit einer Track & Trace-Lösung werden dafür aus allen relevanten Datenquellen, wie Sensorik, IT-Systeme, Anlagen, Transportsysteme etc., Daten gesammelt, mit dem Bauteil verheiratet und in einem validen Datenspeicher hinterlegt. Via eindeutiger ID/Serien-Nummer können im Nachgang alle relevanten Information zu diesem Teil gelesen und analysiert werden. Das hilft, Probleme schnell zu erkennen, vermindert den Ausschuss und trägt signifikant zur Qualitätsverbesserung bei. Gleichzeitig erlaubt Track & Trace auch eine eindeutige Rückverfolgbarkeit im Falle einer erst später festgestellten Problematik und trägt somit zu einer gesicherten Analyse möglicher Fehlerursachen bei.

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Wartungsmanagement

Stillstände reduzieren

Die Wartung von Maschinen und Anlagen ist ein hoher Kostenfaktor in Unternehmen. Es besteht dabei oftmals die Gefahr der Überwartung. Intelligentes Wartungsmanagement folgt in der smarten Fabrik nicht mehr starren Wartungsintervallen, sondern zielt zum einen auf bedarfsgerechte Wartung und damit Kosteneinsparungen und zum anderen auf vorausschauende Prozesse. Modernes Wartungsmanagement nutzt die Datenkorrelation auf Basis vergangener, aktueller und Live-Daten aus intelligenten Analyseverfahren. Dies bietet die Möglichkeit, Anlagenprobleme zu berechnen, die anlog nicht vorhersehbar sind, und diese vorbeugend zu beseitigen. Damit reduziert sich die Gefahr ungeplanter Stillstände. Die Anlagenverfügbarkeit erhöht sich signifikant. Reziprok dazu werden Wartungszeiten und -intervalle sowie die damit verbundenen Stillstandkosten und Betriebsmittelkosten minimiert.

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Datenmanagement

Wissen generieren

Eine Smart Factory lebt von der Summe aller optimal und intelligent aufeinander abgestimmten und vernetzten Produktionsbereiche mit ihren Maschinen und Anlagen sowie den wertvollen Datenschätzen, aus denen Wertschöpfung entstehen kann. Dazu bedarf es einer schnellen und nutzerzentrierten Vorverarbeitung der Produktions- und Prozessdaten. Ein intelligentes Datenmanagement sorgt dafür, dass zunächst alle Daten aus den verschiedenen und heterogenen Quellen gesammelt, harmonisiert und aufbereitet in einem validen Datenspeicher gesichert werden. Angereichert mit den Stamm- und Bewegungsdaten aus ERP und PLM stehen die Daten für die weitere Nutzung in einer industrierelevanten strukturierten und normierten Form zu Verfügung. Aus Analysen lässt sich wertvolles Wissen generieren und faktenbasierte Entscheidungen und Handlungsempfehlungen lassen sich ableiten. Durch eine lokale Datenhaltung auf der Factory Edge erfahren gerade sensible Produktions- und Prozessdaten eine hohe Sicherheit (uneingeschränkte Datenhoheit). Ebenso ist eine hohe Verfügbarkeit garantiert. So bleibt der Wissensschatz in den eigenen Händen.

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Virtual Factory

Fertigungstransparenz maximieren

Mit der Virtual Factory die Basis für eine Smart Factory schaffen und einen Wettbewerbsvorteil sichern! Mit moderner 3D-Visualisierung der realen Fabrik profitieren Unternehmen von den Vorteilen einer schrittweisen Transformation hin zu einer digitalen Fabrik. Werkzeuge und Schnittstellen (via Integration Service) erlauben eine schnelle virtuelle Fabrikabbildung. Durch ein hochintegriertes Datenmanagement lassen sich auf 3D-Abbildungen der Fabrik (Assets, Prozesse, Interaktionen) schnell reale Produktionsdaten in nahezu Echtzeit visualisieren und auswerten. Damit wird ein besonderer Einblick in alle Betriebsabläufe ermöglicht und ein deutlich detaillierteres Datenlagebild der Produktion. In Kombinationen mit weiteren Tools zur Fehleranalyse ist eine stetig verbesserte datengetriebene Produktionsoptimierung möglich.

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