Industrie & Logistik

Datengetriebene Effizienz und Nachhaltigkeit für Industrie und Logistik

Optimieren Sie Prozesse, reduzieren Sie Kosten und steigern Sie Ihre Wettbewerbsfähigkeit mit unseren intelligenten Datenlösungen.
Ein weitläufiges, helles und modernes Industrie- oder LogistikgebäudeEine schematische Darstellung eines Datasystems

Herausforderungen

Ungeplante Maschinenausfälle vermeiden

Unerwartete Ausfälle kosten Zeit und Geld. Mit prädiktiver Wartung erkennst du Probleme, bevor sie entstehen, und sorgst für reibungslose Abläufe.

Emissionen und Energieverbrauch senken

Steigende Umweltauflagen und Energiekosten sind eine Herausforderung. KI hilft dir, Prozesse zu optimieren und deinen ökologischen Fussabdruck zu minimieren.

Fehler und Defekte in der Produktion reduzieren

Manuelle Kontrollen übersehen oft wichtige Details. Automatisierte Fehlererkennung sorgt für höhere Qualität und spart Material sowie Ressourcen.

Kompetenzen

Industry 4.0 verbindet modernste Technologien wie IoT, KI und Big Data, um Fertigungs- und Produktionsprozesse intelligenter, effizienter und flexibler zu gestalten. Wir helfen Ihnen, das volle Potenzial dieser Revolution auszuschöpfen.

Supply Chain Optimierung

Von der Bestandsverwaltung bis zur Lieferkette: Mit datenbasierten Lösungen optimieren wir jeden Schritt Ihrer Supply Chain, reduzieren Engpässe und erhöhen Ihre Effizienz – für nachhaltigen Erfolg in einer vernetzten Welt.

Industry 4.0

Industry 4.0 verbindet modernste Technologien wie IoT, KI und Big Data, um Fertigungs- und Produktionsprozesse intelligenter, effizienter und flexibler zu gestalten. Wir helfen Ihnen, das volle Potenzial dieser Revolution auszuschöpfen.

Monitoring

Durch kontinuierliches Monitoring bieten wir Ihnen Echtzeit-Transparenz über Ihre Systeme, Prozesse und Daten. So können Sie frühzeitig Anomalien erkennen, die Effizienz steigern und fundierte Entscheidungen treffen.

Predictive Maintenance

Predictive Maintenance nutzt fortschrittliche Datenanalysen, um Ausfälle vorherzusagen und Wartungsmassnahmen proaktiv zu planen. So reduzieren Sie ungeplante Stillstände, verlängern die Lebensdauer Ihrer Maschinen und senken langfristig Kosten.

Circular Economy

Die Circular Economy setzt auf nachhaltige Ressourcennutzung und Wiederverwertung. Mit datengestützten Lösungen helfen wir Ihnen, Geschäftsprozesse zu optimieren, Abfall zu minimieren und den Lebenszyklus Ihrer Produkte zu verlängern – für eine nachhaltigere Zukunft.

Digital Twin

Lassen Sie uns eine präzise digitale Kopie Ihrer physischen Assets und Prozesse anfertigen. Durch Echtzeit-Datenanalysen können Sie diese simulieren, überwachen und optimieren, um Entscheidungen zu verbessern und Betriebseffizienzen zu maximieren.

Predictive Quality

Nutzen Sie mit unserer Hilfe fortschrittliche Analytik, um Qualitätsprobleme schon vor ihrer Entstehung zu identifizieren. So können Sie Fehler frühzeitig erkennen, Produktionsprozesse optimieren und eine konstant hohe Produktqualität sicherstellen.

Energie- & Prozesskosten­optimierung

Durch datenbasierte Analysen und intelligente Automatisierung helfen wir Ihnen, Energie- und Prozesskosten in Echtzeit zu überwachen und zu optimieren. So reduzieren Sie Verbrauch, steigern die Effizienz und senken Ihre Betriebskosten nachhaltig.

Glossar

Industrie 4.0 & Logistik: Ihr Nachschlagewerk für Daten und KI

Data Science Use Case - Defekte Teile auf Bildern erkennen

Was ist der Unterschied zwischen Supervised & Unsupervised Learning?

Was ist künstliche Intelligenz und welchen Nutzen hat Sie?

Learnings
Ressourcen
How to
Unsere Kunden verwenden sensoren von

Wir sind gerne persönlich für Sie da.

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Portraits von Nino Müller, Dr. Marc Tesch, Dr. Sebstian Lienert und Eric Rufer aus dem Substring Team mit jeweils blauem Hintergrund

FAQ

Antworten auf Ihre Fragen – Datenlösungen für Industrie & Logistik
Ist der Einsatz von KI in der Industrie und Logistik mit bestehenden Systemen kompatibel?

Der Einsatz von KI in der Industrie und Logistik kann mit bestehenden Systemen kompatibel sein, erfordert jedoch oft Anpassungen im Bereich von Retrofit für Sensoren und Messgeräte, Schnittstellenintegrationen von der OT in die IT und Datenaufbereitung um die unstrukturierten Daten in einem KI-Modell verwenden zu können.

Was braucht es für eine Datenplattform in der Industrie und Logistik?

Eine Datenplattform in der Industrie und Logistik benötigt eine skalierbare Infrastruktur, die grosse Mengen an Echtzeit- und historischen Daten verarbeiten kann. Sie sollte robuste Datenintegrations- und -managementtools bieten, um Informationen aus verschiedenen Quellen wie ERP-Systemen, IoT-Geräten und Lagerverwaltungssystemen zusammenzuführen. Zusätzlich sind Sicherheitsmechanismen, Datenvisualisierungsmöglichkeiten und KI-gestützte Analysefunktionen essenziell, um datenbasierte Entscheidungen zu unterstützen.

Welche Daten werden von Maschinen benötigt, um KI-gestützte Lösungen zu implementieren?

Für KI-gestützte Lösungen benötigen Maschinen Daten wie Sensordaten, Betriebsparameter, historische Produktionsdaten, Wartungsprotokolle und Qualitätsmetriken, um Modelle zu trainieren und Vorhersagen zu treffen. Einige Anbieter ermöglichen den Zugang zu diesen Daten über Protokolle wie z.B. MQTT.

Welche Prozesse in der Logistik lassen sich durch Daten automatisieren?

In der Industrie & Logistik lassen sich durch Prozesse wie Lagerverwaltung, Routenplanung, Bestandsprognosen, Qualitätskontrollen, Predictive Maintenance, Nachfrageanalysen und die Automatisierung von Transportabläufen optimieren und automatisieren.

Wie kann Business Intelligence zur Optimierung in der Industrie und Logistik beitragen?

Business Intelligence (BI) optimiert Industrie- und Logistikprozesse durch datengetriebene Analysen, die Transparenz schaffen und Ineffizienzen aufdecken. Mit Echtzeit-Dashboards und Prognosetools können Unternehmen Ressourcen besser planen, Risiken frühzeitig erkennen und fundierte Entscheidungen treffen. So steigert BI Effizienz, senkt Kosten und stärkt die Wettbewerbsfähigkeit.

Wie verbessert KI die Qualitätskontrolle und Fehlererkennung in der Produktion?

KI verbessert die Qualitätskontrolle und Fehlererkennung in der Produktion durch den Einsatz von Bildverarbeitung und maschinellem Lernen zur Identifikation von Defekten, Anomalien und Mustern in Echtzeit, was eine präzisere und schnellere Fehlerbehebung ermöglicht.

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