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Die Herausforderung
Mit den steigenden Energiekosten nimmt für Industrieunter-
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Industrie 4-0 erfolgreich umsetzen mit präzisen Prognosen und automatisierten Entscheidungen

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Anwendungsbeispiele für Blue Yonder Predictive Analytics in der Industrie.

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Industrie 4-0 erfolgreich umsetzen mit präzisen Prognosen und automatisierten Entscheidungen

  1. 1. Blue Yonder in der Praxis Industrie 4.0 erfolgreich umsetzen − mit präzisen Prognosen und automatisierten Entscheidungen Anwendungsbeispiele für Blue Yonder Predictive Analytics in der Industrie
  2. 2. 22 www.blue-yonder.com Heute werden mithilfe moderner Sensornetzwerke enorme Daten- mengen generiert. Blue Yonder bietet Industrieunternehmen eine branchenspezifische Prognosesoftware, um aus diesen Big Data wertvolles Wissen zu gewinnen und Entscheidungsprozesse zu au- tomatisieren. Mit innovativen Techniken wie Predictive Modeling und Machine Learning erstellen wir präzise Prognosen von höchs- ter Qualität. Die Data Scientists und Softwareentwickler von Blue Yonder kom- men aus der Wissenschaft und haben an internationalen For- schungsinstituten wie dem CERN profunde Kenntnisse in der Aus- wertung und Verarbeitung von riesigen Datenmengen (Big Data) erworben. Basierend auf unserer langjährigen Erfahrung mit Unter- nehmenssoftware und Software as a Service (SaaS) entwickeln wir Lösungen für anspruchsvolle Aufgaben in der Wirtschaft. Unsere Predictive Applications stellen wir Ihnen als Platform as a Service (PaaS) über die Cloud zur Verfügung. Der selbstlernende Ansatz trägt dazu bei, dass sich verändernde Rahmenbedingungen permanent erkannt und in die Analyse einbezogen werden. Da- durch können wir Ihnen kontinuierlich präzise Prognosen liefern.
  3. 3. 3 Der Blick in die Zukunft – Smart Industry mit Predictive Analytics Industrie 4.0, Smart Services und Data-driven Enterprises sind heute Kern- konzepte für Industrieunternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben und von den Effizienzgewinnen durch Automatisierung zu profitieren. Riesige Datenmengen und deren sinnvolle Nutzung stellen Unterneh- men heute und morgen vor große Herausforderungen. In dieser Broschüre stellen wir Ihnen anhand von vier Anwendungsfällen vor, wie die Blue Yonder Predictive Application Platform Hersteller und Zulieferer dabei unterstützt, aktuelle und künftige Herausforderungen erfolgreich zu meistern.
  4. 4. Die Herausforderung Das Ersatzteilgeschäft ist in der Fertigungsindustrie, beispielsweise für Unternehmen im Automobilzulieferbereich, ein wichtiges Geschäftsfeld mit steigenden Wachstumsraten, das signifikant zur Gewinnmarge der gesamten Branche beiträgt. Es geht dabei nicht um den Abverkauf ein- zelner Ersatzteile, sondern um eine Optimierung der gesamten Liefer- kette vom Hersteller bis zum Händler. Zu wissen, welche und wie viele Ersatzteile zu einem bestimmten Zeitpunkt und Ort in der Zukunft ge- braucht werden, kann hier entscheidend zur Verbesserung der Herstel- lungs- und Logistikplanung beitragen. Wer die genauen Zahlen kennt, kann seinen Servicegrad steigern und gleichzeitig Lagerkosten senken. Aus Kundensicht gilt: Je größer, komplexer und vielteiliger ein Produkt ist − Autos, Maschinen, Anlagen −, desto mehr Ersatzteile werden ge- braucht und desto wichtiger ist eine schnelle Verfügbarkeit dieser Er- satzteile, um einen kontinuierlichen Betrieb sicherzustellen. Was leistet Blue Yonder Predictive Analytics? Präzise und robuste Prognose des globalen (Ersatz-)Teilebedarfs Die Absatzplanung basiert auf historischen Verkaufszahlen unter Be- rücksichtigung weiterer externer Faktoren wie z. B. Wettereinflüsse, Lieferanten- und Marktforschungsdaten. Ersatzteillogistik und Bedarfsplanung für die Fertigungsindustrie 4 Der Mehrwert für Unternehmen Zuverlässige Prognosen führen zur Reduzierung des Melde-/Sicherheitsbestandes Reduzierung der Kapitalbindungskosten im Lager Steigerung des Servicegrades Erhöhung der Kundenzufriedenheit
  5. 5. 5 Die Herausforderung Die Fülle an Sensordaten, die heute von Maschinen, Geräten und Fahrzeugen gesendet und aus- gelesen werden können, eröffnet mithilfe der richtigen Software neue Möglichkeiten der Mus- tererkennung und Planung. Wie so oft ist auch hier der Zeitfaktor von großer Bedeutung: Die rechtzeitige Bedarfserkennung von Ersatzteilen oder eines Servicetechnikers sowie die schnelle Verfügbarkeit verbessern die Lieferbereitschaft für Werkstätten und Serviceabteilungen. Was leistet Blue Yonder Predictive Analytics? Muster in Baureihen und Maschinen erkennen und Fehler vorhersagen Mit Predictive Analytics von Blue Yonder ziehen Unternehmen die richtigen Schlüsse aus den Maschinen- oder Fahrzeugdaten, um Entscheidungsprozesse zu optimieren und besser vor- auszuplanen. So lassen sich beispielsweise Muster einer Baureihe frühzeitig erkennen und Feh- ler vorhersagen, bevor sie passieren. Reparaturen sowie Wartungsarbeiten können rechtzeitig durchgeführt werden. Kosten von Rückrufaktionen senken Auch bei kostspieligen Rückrufaktionen kann Blue Yonder Predictive Analytics zur Kostensen- kung und effizienteren Abwicklung beitragen. Durch einen eingebauten Chip (inkl. trainierten Prognosemodells) im Fahrzeug werden frühzeitig die betreffenden Fahrzeuge identifiziert, bei welchen ein konkreter Austausch- bzw. Reparaturbedarf besteht. Wartungs- und Pflegeprozesse automatisieren Sobald Blue Yonder Unregelmäßigkeiten entdeckt, die wahrscheinlich zu einem Defekt führen, können Servicetermine automatisiert vereinbart, detaillierte Fehlerprotokolle erstellt und der Kunde über die Auswirkungen auf die Produktivität informiert werden. Remote Emergency Analysis Reparatur- und Wartungsservices für Endkunden verbessern Der Mehrwert für Unternehmen Zeitnahe Bereitstellung von Ersatzteilen und dadurch kürzere Durchlaufzeiten in der Werkstatt bzw. geringere Ausfallzeiten von Maschinen Bessere Leistung für den Endkunden und die Serviceeinheiten Reduzierung von Lager- und Logistikkosten Imagesicherung
  6. 6. 6 Condition-based Services Individuelle Wartung aufgrund des realen Wartungsbedarfs Die Herausforderung Unternehmen, die mit Serviceverträgen arbeiten, müssen bei der Berechnung und Festlegung der Konditionen stets eine Gratwande- rung schaffen: Einerseits ist es wichtig, dem Kunden das optimale und zu seinen Anforderungen passende Service Level zu bieten, andererseits müssen die Anbieter aber auch die Rentabilität der Ser- viceleistung im Auge behalten. Jede unnötige Erhöhung der War- tungsfrequenz steigert die Gesamtbetriebskosten, während eine zu starke Reduzierung extrem negative Auswirkungen haben kann. Bei bestehenden Serviceverträgen gilt es, zu einem bestimmten Zeitpunkt zu entscheiden, ob diese zu gleichen oder geänderten Konditionen über die Standardlänge hinaus verlängert werden. Bei Anlagen und Maschinen muss je nach Motorenlaufzeit oder Witte- rungsverhältnissen entschieden werden, ob der Vertrag zu den bis- her für den Kunden günstigen Konditionen beibehalten oder geän- dert wird. Auch Fragen wie Pauschalvertrag oder Abrechnung pro Einsatz des Servicetechnikers müssen verhandelt werden. Was leistet Blue Yonder Predictive Analytics? Datenanalyse und Mustererkennung anhand des Anlagen- bzw. Maschinenzustands und daraus abgeleitet präzise Prognosen zu Risiken, Ausfällen und Wartungsbedarf Einbeziehung externer Faktoren wie Witterung und sonstige Um- welteinflüsse, um die optimale Länge der Wartungsintervalle prä- ziser vorhersagen zu können Automatisierung von Wartungsprogrammen auf Basis präziser Analysen von Sensordaten Der Mehrwert für Unternehmen Durch treffsichere Prognosen können für jeden individuellen Kunden optimierte Serviceverträge angeboten werden.
  7. 7. 7 Die Herausforderung Mit den steigenden Energiekosten nimmt für Industrieunter- nehmen auch das Thema Energieeffizienz einen immer hö- heren Stellenwert ein. Der Energieverbrauch ist ein enormer Kostenfaktor. Hier sehen sich die Unternehmen vor der Heraus- forderung, Energiekosten und Verbrauchsspitzen durch den Abschluss günstigerer Rahmenverträge zu reduzieren. Was leistet Blue Yonder Predictive Analytics? Mustererkennung anhand der Maschinen-, Sensor- und Ver- brauchsdaten Erkennung der einzelnen Energietreiber innerhalb einer Pro- duktionsanlage Ggf. Einbeziehung externer Faktoren in die Analyse Präzise Prognosen zu künftigem Verbrauch und Verbrauchs- spitzen Automatisierung des Maschinenbetriebs, um Verbrauchsspit- zen zu vermeiden und die Zeiten von günstigeren Stromtari- fen besser auszunutzen Transparenz über die Energieeffizienz innerhalb der Produktion Der Mehrwert für Unternehmen Detaillierte Kenntnis des Stromverbrauchs über die einzelnen Einheiten der Produktionsanlage Identifizierung der Stromtreiber Vermeidung von Verbrauchsspitzen, beispielsweise durch zeitversetzte Anlagen- und Maschinenschaltung oder Anpassung der Maschinendurchlaufzeiten Möglichkeit verbesserter Abschlüsse von Energie-Rahmenverträgen Valide Entscheidungsgrundlage für den Einsatz bestimmter Maschinen
  8. 8. 8 BY_062014 Blue Yonder GmbH Ohiostraße 8 76149 Karlsruhe Tel +49 (0)721 383 117 77 Fax +49 (0)721 383 117 69 E-Mail info@blue-yonder.com www.blue-yonder.com Wollen Sie mehr über die Einsatzmöglichkeiten von Predictive Analytics in der Industrie erfahren? Sprechen Sie uns an!

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