Alles im Blick – Business Intelligence meets IoT


Zur Beantwortung betriebswirtschaftlicher Fragestellungen werden Maschinendaten mithilfe der MICA erfasst und mit bestehenden ERP- und BI-Welten verheiratet.

Zielsetzung
  • Nutzung neuer Technologien, wie z.B. künstliche Intelligenz, an alten Maschinen
  • Maschinendaten mit fundierten betriebswirtschaftlichen Daten vereinen
  • Reduzierung von Rüst-, Wartungs- und Stillstandszeiten
  • Höhere Auslastung einzelner Maschinen
Leistungsumfang
  • Implementierung der MICA und eines Datawarehouse zur Sammlung, Aufbereitung und Selektion der Unternehmensdaten
  • Einrichtung einer Business Analytics Suite zur effektiven Unternehmenssteuerung
  • Verwendung einer Cloud-Plattform und von Mobile Devices zur schnellen Verarbeitung und visuellen Analyse direkt an der Maschine
Vorteile
  • Mehr Transparenz, Nutzung bisher verkannter Daten
  • Bisher unbekannte Abhängigkeiten ableiten
  • Genauere Vorhersagen für Rüst-, Wartungs- und Stillstandszeiten
IBM Cognos Analytics zur Visualisierung und Analyse Ihres Energiemanagements
Energiemanagement mit der SIEVERS-GROUP: IBM Cognos Analytics zur Visualisierung und Analyse Ihres Energiemanagements

An Ihren bestehenden Produktionsanlagen fallen bereits heute immense Datenmengen an, die es zur Beantwortung von betriebswirtschaftlichen Fragestellungen auszuwerten gilt? Mithilfe der MICA ist es der SIEVERS-GROUP gelungen, Maschinendaten zu erfassen und mit bestehenden ERP- und BI-Welten zu verheiraten.

ERP und BI meet IoT

Das Zusammenführen heterogener Systeme ist schon seit vielen Jahren eine der Kernkompetenzen der SIEVERS-GROUP. Dafür setzt das erfahrene Consulting-Team auf eine etablierte Business-Analytics-Referenzarchitektur, welche nun mit der MICA um eine sehr operative IoT-Komponente erweitert wurde. Einsatzszenarien sind z.B. im Umfeld von

  • Condition-Monitoring
  • Predictive Maintenance
  • Qualitymanagement
  • Energiemanagement

zu sehen. Der Fokus liegt dabei auf der Zusammenführung von relevanten Daten entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Daten direkt an der einzelnen Maschine sichtbar zu machen, ist schon lange gängige Praxis. Doch wie können Sie die häufig flüchtigen Daten sammeln und vor allem, aus welchen dieser Daten lassen sich sinnvolle Maßnahmen ableiten? Müssen alle Daten der Maschine gesammelt werden? Oder genügt es auch, nur Ausreißer zu identifizieren, weiterzuverarbeiten und mit betriebswirtschaftlichen Daten aus ERP- oder PPS-Systemen zu verknüpfen?

Die gemeinsam zwischen HARTING und der SIEVERS-GROUP erarbeitete Referenzarchitektur liefert hier die passenden Antworten. Die MICA sorgt für die Erfassung und Vorverarbeitung der Daten, so dass hier erste Anomalien erkannt und Zustände visualisiert werden können. Ferner lassen sich diese gewonnenen Erkenntnisse mit Produktionsaufträgen, Schichtplänen, Materialflüssen etc. zusammenführen, was zu einer enormen Steigerung der Transparenz über den gesamten Prozess führt.

SIEVERS-GROUP

Über uns

Die SIEVERS-GROUP bietet seit über 25 Jahren Unternehmen und Konzernen ganzheitliche IT-Architekturen zur strategischen Unternehmensführung. Das Unternehmen beschäftigt rund 300 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter an fünf Standorten – die meisten davon am Hauptsitz in Osnabrück.
Autor Robert Brockbals
Telefon 0541 9493-317