IoT in der Prozessfertigung

Steigern Sie mit dem Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) die Effizienz Ihrer Anlagen und die Produktqualität, und erschließen Sie intelligente Lieferketten für die Öl- und Gasbranche, die Landwirtschaft und die Prozessfertigung.

Azure IoT für die Prozessfertigung

Optimieren Sie Ihre betrieblichen Abläufe, maximieren Sie den Produktionsertrag bei geringeren Ausschussraten, und überwachen Sie den Zustand Ihrer Anlagen, um kritische und teure Ausfälle zu vermeiden.

Mit IoT die Betriebskosten senken und das Wachstum Ihres Unternehmens fördern

Erkunden Sie diese häufigen Anwendungsfälle für IoT in der Prozessfertigung, und stellen Sie sich vor, wie eine neue Azure IoT-Lösung Ihrem Unternehmen helfen könnte.

Betriebliche Exzellenz

Verschaffen Sie sich eine vollständige Übersicht über Ihre betrieblichen Abläufe, um besser auf die Wünsche Ihrer Kunden eingehen zu können, indem Sie Daten von Ihren Geräten und Fabriken sammeln, zusammenführen und analysieren. Steigern Sie die Leistung, optimieren Sie die Entscheidungsfindung, sagen Sie Unterbrechungen voraus, und unterstützen Sie Ihre Mitarbeiter, indem Sie ihnen die richtigen Daten zur richtigen Zeit zur Verfügung stellen. Erzielen Sie betriebliche Exzellenz mit dem Azure IoT-Solution Accelerator für verbundene Fabriken.

Vernetzte Logistik

Reduzieren Sie die Risiken in Ihrer Lieferkette, und sorgen Sie für eine hohe Qualität und Authentizität von Produkten während der Auslieferung durch umfassende Überwachung der Ein- und Ausgänge Ihrer Logistik. Erhöhen Sie die Sicherheit und Effizienz durch die Nachverfolgung der Standorte von Materialien und die Überwachung des Ressourcenverbrauchs mithilfe von IoT-Sensoren, die über Ihre gesamte Lieferkette verteilt sind. Sorgen Sie mit Azure Sphere, Azure Maps und Azure Blockchain für eine vernetzte Logistik.

Präzisionslandwirtschaft

Stellen Sie die Sicherheit und Qualität der Waren von der Ernte bis zum Regal im Geschäft sicher, und investieren Sie in intelligente landwirtschaftliche Systeme. Verfolgen Sie die landwirtschaftlichen Erträge entlang der Lieferkette, und arbeiten Sie mit anderen Herstellern sowie Lebensmittel- und Getränkelieferanten zusammen, indem Sie Geolocation- und Sensordaten gemeinsam nutzen. Stellen Sie um auf Präzisionslandwirtschaft mit Azure Maps, Azure IoT Edge und dem Azure IoT-Solution Accelerator für Remoteüberwachung.

Prescriptive Maintenance

Minimieren Sie Unterbrechungen in der Produktion und beim Service, indem Sie Ihre Anlagen vernetzen und erweiterte Analysen und maschinelles Lernen anwenden, um potenzielle Ausfälle zu erkennen. Halten Sie die Produktion am Laufen mit umfassenden Erkenntnissen und automatischen Warnungen, die direkt durch Daten aus der Fertigung ausgelöst werden. Alle diese Optimierungen ermöglicht der Azure IoT-Solution Accelerator für Prescriptive Maintenance.

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Die Zuverlässigkeit Ihrer Geräte mithilfe von Prescriptive Maintenance steigern

Erkennen Sie mit einer vollständig mit Azure IoT-Produkten umgesetzten Prescriptive Maintenance-Lösung potenzielle Probleme, bevor sie entstehen. In dieser Demo erfahren Sie, wie Sie Streamingdaten von Sensoren und Geräten analysieren, Daten über einen Zeitraum sammeln und maschinelles Lernen anwenden, um Gerätefehler und teure Ausfallzeiten vorherzusagen und zu verhindern.

Dashboard

Zusammenfassung zu KPIs

Warnungen

Details zu Betriebsmitteln

Warnungen auflösen

Schritt 1 von 3

Remoteüberwachung in Echtzeit

Auf dem Dashboard können Bediener in Echtzeit den Standort und den Integritätsstatus der gesamten Infrastruktur einsehen.

Schritt 2 von 3

Anlagenstandort und -status einsehen

Informationen über die Anlagenintegrität sind unerlässlich, da jeder einzelne Incident, der Ausfallzeiten nach sich zieht, enorme Kosten in Bezug auf Produktionsvolumen und Lieferverträge verursachen kann.

Schritt 3 von 3

Remotestandorte nicht aus den Augen verlieren

An einem Standort, an dem bislang beispielsweise alle sechs Monate Begehungen zur routinemäßigen Wartung durchgeführt wurden, kann der Status nun in Echtzeit nachverfolgt werden.

Schritt 1 von 2

Geschäftsmetriken in Echtzeit nachverfolgen

Kritische Standort- und Produktionsdaten stellen wichtige Unternehmens-KPIs dar, die über den Tag verteilt oder innerhalb eines Produktionszeitraums mit Zielen und Schwellenwerten abgeglichen werden.

Erhalten Sie in Echtzeit Ergebnisse zu Anlagen, die bislang über Tage, Wochen oder Monate hinweg nicht überwacht wurden.

Schritt 2 von 2

Informationen in vorhandene Systeme integrieren

Echtzeitsensordaten können durch Informationen aus anderen externen Quellen oder sogar anderen Systemen der Enterprise-Klasse wie CRM- oder ERP-Dienste ergänzt werden.

Schritt 1 von 3

Warnungen in Echtzeit

Warnungen werden in Echtzeit eskaliert, sodass sie zeitnah vom Bediener bearbeitet werden können. Bei Ausfällen können rasch entsprechende Maßnahmen über das benutzerdefinierte Portal in die Wege geleitet oder Maschinen durch Befehle, die über das Dashboard gesendet werden, heruntergefahren werden.

Schritt 2 von 3

Ausfälle vorhersagen, bevor sie auftreten

Ganz wichtig: Einige Warnungen werden vorhergesagt. Wenn Daten auf Situationen oder Trends hinweisen, die das Vorhersagemodell als problematisch erkennt, kann die Wartung vor einem Ausfall durchgeführt werden.

Schritt 3 von 3

Probleme beheben, bevor sie eskaliert werden

Der Bediener kann den jeweiligen kritischen Fehler mit der höchsten Priorität auswählen, der noch nicht behoben wurde oder nicht überwacht wird.

Schritt 1 von 3

Echtzeitdatenfeeds analysieren

Das Dashboard erfasst Daten in Echtzeit. Auf dieser Ebene können die tatsächliche Produktionsleistung und der Integritätsstatus einer einzelnen Anlage überwacht werden.

Schritt 2 von 3

Entscheidungsträgern mehr Möglichkeiten zum Handeln eröffnen

Mithilfe dieser Daten können Entscheidungsträger planmäßige (oder außerplanmäßige) Arbeiten initiieren, Wartungsfenster organisieren oder die Produktionsleistung von Anlagen, die sich möglicherweise an Remotestandorten befinden, vorhersagen.

Schritt 3 von 3

Wartung durchführen, bevor eine Anlage ausfällt

In diesem Beispiel wurde zu einem Lüfter eine kritische vorhergesagte Warnung ausgelöst. In wenigen Tagen wird dieser ausfallen und die Anlage zum Stillstand bringen. Dieser Vorfall liegt genau innerhalb der Standardnutzungsdauer dieses Teils. Der Bediener kann das Teil auswählen, für das Maßnahmen ergriffen werden müssen.

Schritt 1 von 5

Maßnahmen ergreifen und Probleme angehen

Die Warnungsdetails auf dem Dashboard liefern dem Bediener konkrete Informationen über das Teil und das festgestellte Problem. Hierzu zählen Seriennummer, Teilenummer und sogar Bestand und Standort von Ersatzteilen.

Schritt 2 von 5

Geschäftliche Auswirkungen analysieren

Gemäß dem vorhergesagten Ausfall wird der Luftfilter ausfallen, bevor das Gerät einer routinemäßigen Wartung unterzogen wird. Dies führt zum Herunterfahren der Anlage mit entsprechender Ausfallzeit.

Schritt 3 von 5

Daten in Echtzeit analysieren

Echtzeitdaten werden von Geräten im Betrieb erfasst und im Portal angezeigt. Der Bediener kann den tatsächlichen Datenfeed in Echtzeit überwachen, um sicherzustellen, dass die angegebenen Warnungen und Informationen korrekt sind. Der Schwellenwert für die Warnung wird ebenfalls angezeigt, sodass der Benutzer die nachverfolgten Informationen im Verhältnis zum Normalbetrieb mühelos erkennen kann.

Schritt 4 von 5

Supporttickets erstellen

Der Bediener kann ein Ticket erstellen, um das Wartungspersonal mit dem Teileaustausch und der Instandsetzung der Anlage zu beauftragen. Darüber hinaus verfügt er über Informationen und Daten, um Geschäftsanalysen durchzuführen und basierend auf den Ergebnissen Änderungen an den Vorgängen vorzunehmen.

Schritt 5 von 5

Supporttickets erstellen

Der Bediener kann ein Ticket erstellen, um das Wartungspersonal mit dem Teileaustausch und der Instandsetzung der Anlage zu beauftragen. Darüber hinaus verfügt er über Informationen und Daten, um Geschäftsanalysen durchzuführen und basierend auf den Ergebnissen Änderungen an den Vorgängen vorzunehmen.

Tolle Möglichkeiten für die Prozessfertigung mit IoT

Bühler nutzt IoT und maschinelles Lernen, um den Energieverbrauch und Nahrungsmittelabfälle zu verringern und Lebensmittel gleichzeitig sicherer zu machen.

"We set this target to reduce energy consumption and waste by thirty percent in our customers' value chains and digitalization is an enabler of that."

Stuart Bashford, Digital Officer, Bühler AG

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Buhler

Syngenta steigert die eigenen Erträge durch die Analyse der Daten zu Pflanzen in vernetzten landwirtschaftlichen Betrieben.

"We are embarking on a subscription-based software-as-a-service model for the agriculture industry and industrial agriculture customers."

Prabal Acharyya, Worldwide Director of IOT Analytics, OSIsoft

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Syngenta

Ecolab löst die globalen Herausforderungen bei der Wasserversorgung mit Cloudtechnologien.

"We can capture any data, anywhere, and transmit that information around the world very rapidly. We can now harness the power of this platform to serve many more customers, measuring many more flows at many more plants than we could even conceive of in the past."

Christophe Beck, President, Nalco Water, An Ecolab Company

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Ecolab

Tetra Pak nutzt Systeme der Präzisionslandwirtschaft, damit Lebensmittel und Getränke von der Farm bis auf den Tisch sicher sind.

"When you have plants around the world, the service knowledge we gain from one plant comes to benefit another."

Johan Nilsson, Vice President, Tetra Pak Services

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Tetra Pak

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