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• Automatisierte Zustandserfassung
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Predictive Maintenance mit R

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Internationaler Wettbewerb, kürzere Produktlebenszyklen und schnellere Technologiesprünge – die Herausforderungen an die Produktion eines Unternehmens sind vielfältig. Um in diesem Umfeld bestehen zu können braucht es ressourcenschonende, effiziente und planungssichere Produktionsprozesse die eine gleichbleibend hohe Qualität garantieren. Unvorhergesehene Maschinenausfälle sowie Leistungseinbrüche und Qualitätseinbußen aufgrund defekter Anlagenkomponenten und damit verbundene Lieferengpässe können die Marktposition entscheidend Schwächen.

Um diesen Anforderungen gerecht zu werden hat die Instandhaltung und Wartung in den letzten Jahren zunehmend an Bedeutung gewonnen und eine Entwicklung vom rein reaktiven Reparaturdenken hin zur vorausschauenden Koordination der Instandhaltungsabläufe vollzogen.

Predictive Maintenance gehört dabei die Zukunft dieser Entwicklung. Die Analyse unterschiedlichster Maschinendaten schafft deutlich verbesserte Prognosemöglichkeiten über den Zustand der Industrieanlagen, und den Grundstein für eine höhere Planungssicherheit und eine effizientere Strukturierung von Reparatur- und Wartungsarbeiten.

Das Whitepaper „Predictive Maintenance (mit R)“ erörtert die Hintergründe von Predictive Maintenance und verdeutlicht wie dieses innovative Konzept mit der leistungsfähigen Analysesoftware R umzusetzen ist um die Abläufe in der Instandhaltung signifikant zu verbessern.

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  1. 1. Predictive Maintenance mit R Potenziale und Möglichkeiten der freien Statistiksprache R für neue Geschäftsmodelle im Industrie 4.0 Zeitalter
  2. 2. Industrie 4.0 INDUSTRIE 4.0
  3. 3. Industrie 4.0 INDUSTRIE 4.0 • Industrieübergreifendes Zukunftsprojekt • Hightech-Strategie der Bundesregierung • Einbindung moderner Informationstechniken in industrielle Prozesse • Vernetzung von Maschinen, Herstellungsprozessen und Lagersystemen mittels IT-Lösungen
  4. 4. Predictive INDUSTRIE Maintenance 4.0 Instandhaltung in der Industrie 4.0: Das Konzept der Zukunft
  5. 5. Predictive INDUSTRIE Maintenance 4.0 Das Instandhaltungskonzept der Zukunft
  6. 6. Predictive INDUSTRIE Maintenance • Vorausschauende Instandhaltung • Automatisierte Zustandserfassung • Präzise Vorhersage von Maschinenausfällen • Ausnutzung von Nutzungsvorräten • Erhöhung der Planungssicherheit • Steigerung der Produktionsqualität • Senkung der Kosten 4.0
  7. 7. Predictive INDUSTRIE 4.0 Maintenance mit R “R is the most powerful and flexible statistical computing language on the planet.” Norman Nie, Mitgründer von SPSS
  8. 8. Predictive INDUSTRIE 4.0 Maintenance mit R • Statistische Funktionen für spezifische Analysen und Auswertungen • Breites Angebot an statistischen Methoden weitet Flexibilität und Nutzen aus • Anschauliche Weiterverarbeitung der Ergebnisse und umfassende Möglichkeiten der grafischen Aufbereitung • Nahtlose Integration der Software in bestehende Anwendungslandschaften
  9. 9. Predictive Maintenance eoda Lesen Sie das eoda Whitepaper Wir bei eoda haben eine Leidenschaft für Daten und Analysen. Wir sind Data Scientists, Softwareentwickler, Unternehmensberater und Schulungsanbieter in einem. Auf der Basis reichhaltiger Erfahrung in Data Mining und Predictive Analytics generieren wir strategische Wettbewerbsvorteile aus Daten. Unser Team entwickelt Handlungsempfehlungen und Lösungen, die Ihnen helfen, sich bestmöglich an kommende Trends oder anstehende Marktveränderungen anzupassen. Wir sind als erstes deutsches Unternehmen Mitglied der R-Community und gehören zu den Vorreitern in der unternehmerischen Verwendung von R im deutschsprachigen Raum. Dieses Wissen und die Begeisterung für die nahezu unbegrenzten Möglichkeiten von R teilen wir auch gerne mit Ihnen – In unserer RAkademie bieten wir Ihnen die Möglichkeit zu erlernen, wie Sie selbst sinnvoll mit statistischen Methoden und den anfallenden Daten in Ihrem Umfeld umgehen. http://www.eoda.de/de/predictive-maintenance.html Ludwig-Erhard-Straße 8 34131 Kassel Tel. +49 (0)561 202 724 40 Fax. +49 (0)561 202 724 30 info@eoda.de www.eoda.de

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