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Täglich kämpfen Mitarbeitende mit manuellen Berichtsprozessen, die hohe Personalkosten, eingeschränkte Prozessoptimierungsmöglichkeiten und Qualitätsmängel verursachen. Trotz der entscheidenden Bedeutung von Kennzahlen für das Management sind manuelle Berichtsprozesse in der Produktion weit verbreitet. In diesem Blog-Beitrag erkläre ich, warum Unternehmen im IIoT-Bereich mit dem Produktionsreporting beginnen.

In den letzten Jahren war das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) in aller Munde und versprach, unsere Arbeits- und Lebensweise in allen Branchen zu revolutionieren. IoT-Geräte, Sensoren und Netzwerke wurden als „das nächste große Ding” gepriesen. Aber wie bei jedem Technologietrend, der stark gehypt wird, stellt sich die Frage: Ist das Internet der Dinge tot? Diese Frage kläre ich in meinem Blog-Beitrag.

Um langfristig tragfähige und erfolgreiche Lösungen zu entwickeln und gleichzeitig die Potenziale des Internets der Dinge bewerten und kanalisieren zu können, ist eine strategische Verankerung des Themas in der Organisation notwendig. Hier unterstützt die IoT-Factory. Was es genau damit auf sich hat, erkläre ich in meinem Blog-Beitrag.

In meinem Blog-Beitrag zum Thema „Machine Learning in der Smart Product Platform“ bin ich auf die Anomalieerkennung im Zusammenhang mit Predictive Maintenance eingegangen. Im Folgenden möchte ich nun einen Überblick über die verschiedenen Möglichkeiten der Anomalieerkennung geben.

Eine Anomalie ist in einer Zeitreihe ein Datenpunkt oder Muster, der oder das sich von den normal zu erwartenden Daten unterscheidet. Die Anomalieerkennung befasst sich mit der Aufgabe, diese Unregelmäßigkeiten aufzudecken. In diesem Blog-Beitrag zeige ich Ansätze, um Zeitreihendaten zu analysieren und Anomalien zu erkennen. Außerdem erfahrt ihr, wie die Algorithmen in einer Smart Product Platform erfolgreich integriert werden.

Produzierende Unternehmen durchleben eine Transformation: Die Digitalisierung der Produktion verspricht Effizienz und Innovation, birgt jedoch auch Risiken. Die Vernetzung von Maschinen, IT-Systemen und Cloud Services eröffnet ungeahnte Potenziale, doch wie steht es um die IT-Sicherheit?

Viele etablierte Mittelständlerinnen und Mittelständler der produzierenden Industrie in Deutschland kämpfen mit der Herausforderung eines heterogenen Anlagenparks: Sie betreiben Maschinen verschiedener Herstellerinnen und Hersteller, unterschiedlichen Alters und ungleicher Nutzung, ganz nach der individuellen Historie ihres Unternehmens. Geht es nur um die Digitalisierung und Vereinheitlichung einer solchen Produktionsumgebung – im Sinne moderner Industrie-4.0-Anwendungen –, steht in dieser Branche vor allem eine Frage im Raum: Lohnt sich eine Um- oder Nachrüstung überhaupt?

Die Verwendung von Predictive Maintenance kann den Albtraum der industriellen Produktion, der durch stillstehende Maschinen und teure Service- und Technikereinsätze verursacht wird, effektiv lösen. In diesem Blog-Beitrag werde ich erklären, wie Predictive Maintenance eingesetzt werden kann, um die Ausfallzeiten von Maschinen zu reduzieren und die Kosten für Serviceeinsätze zu senken.

Während sich der erste Teil dieser Blog-Serie mit der Technologie Narrowband-IoT beschäftigte und ich im zweiten Teil auf die Besonderheiten der Kommunikation auf Basis von MQTT-SN über NB-IoT eingegangen bin, steht im dritten und letzten Teil der Serie der für das Internet der Dinge wichtige Aspekt der Sicherheit im Mittelpunkt.