Produktangebot

Maschinen- und Steuerungsdaten enthalten für gewöhnlich wertvolle Informationen über bestehende Potenziale zur Optimierung automatisierter Produktionsprozesse. Unsere Technologien umfassen modernste IIoT- und Software-Lösungen sowie innovative KI-Algorithmen. Hiermit ermöglichen wir es produzierenden Unternehmen und insbesondere KMU die Produktivität und Ressourceneffizienz von Fertigungsprozesse zu steigern und Kosten zu senken.

Mit unserem modularen Portfolio bieten wir Ihnen die passende Lösung zur Digitalisierung Ihrer Produktionssysteme. Begleitet von individueller Beratung schaffen wir durchgängige Gesamtlösungen oder erweitern Ihre bestehende Infrastruktur.

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FINE|CONSULT FINE|CONSULT
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fine|iioT
Maschinendatenerfassung

IIoT-Lösungen für die herstellerübergreifende Erfassung und Verarbeitung von Maschinendaten zur Digitalisierung von Neu- und Bestandsanlagen.

fine|moniToR
KPI-Überwachung

Modulare Software zum Datenmanagement sowie der Berechnung, Dokumentation und Anzeige von Leistungskennzahlen.

fine|anaLYTics
Prozessoptimierung

Software zum Benchmarking und zur Identifikation von Optimierungspotenzialen durch ganzheitliche Analyse von Produktionsanlagen, Prozess- und Produkteigenschaften.

fine|consulT
Digitalisierungslösungen

Wir begleiten Sie von der Planung bis zur Umsetzung individueller Lösungen für Ihre digitale Transformation.


Bisherige Ergebnisse

oee-steigerung

10%

OEE-Steigerung
in Robotik-Handhabungsprozessen

ausschussreduktion

20%

Ausschussreduktion
durch optimierte Qualitätskontrolle

energieersparnis

20%

Energieersparnis
in Verpackungsprozessen



  • Beispiel: Maschinendatenbasiertes Process Mining in der Qualitätskontrolle

    Vorhandene Maschinendaten enthalten wertvolle Informationen über bestehende Potenziale zur Optimierung von Produktionsprozessen. Mittels strukturierter Daten, IIoT-Technologien sowie innovativen KI-Algorithmen ist es möglich, die Transparenz, Produktivität und Ressourceneffizienz vielfältiger Prozesse nachhaltig zu steigern und Kosten zu senken.

    • Ausgangssituation

      Die Funktionalität komplexer automatisierter Fertigungsprozesse wird nach der Inbetriebnahme in der Regel nicht mehr infrage gestellt. Es wird davon ausgegangen, dass eine Optimierung der Prozesse nicht möglich ist, solange sich die betrachteten Kennzahlen in dem bekannten Intervall befinden. Hierdurch verbleiben viele Optimierungspotentiale unausgeschöpft.

    • Projektbeschreibung

      Ein automatisierter, robotergestützter Prozess zur Funktionsund Qualitätsprüfung von Elektronikbauteilen galt als stabil. Die erfassten Taktzeiten und Ausschussquoten lagen zuverlässig im erwarteten Bereich. Im Rahmen des Projekts sollten durch eine Analyse vorhandener Maschinendaten neue Optimierungspotentiale identifiziert werden, um die Produktivität des hoch ausgelasteten Prozesses zu steigern.

    • Lösung

      Zur synchronisierten Erfassung strukturierter Prozess- und Maschinendaten wurde die betreffende Roboterzelle um die Datenerfassungs- und Analyse-Software auf Basis eines IOTGateways und einer lokalen Cloud in einer virtuellen Maschine der Unternehmens-IT nachgerüstet. Mittels aufgezeichneter Datensätze für verschiedene Produktions-Chargen erfolgte das datenbasierte Training von Prozess-Zwillingen über das Process Mining Verfahren auf Basis vorhandener Maschinendaten und darin erfasster Prozess-Events. Dieses Datenmodell ermöglichte die hochdetaillierte Analyse des realen Prozessverhaltens der automatisierten Qualitätsprüfzelle. Durch die KI-gestützte Auswertungsroutine konnten anschließend alle relevante Leistungskennzahlen automatisiert extrahiert werden. Die Auswertung der Ergebnisse hat Taktzeitpotentiale aufgrund unregelmäßiger Anomalien in der Bewegungsabfolgen des Roboters sowie mögliche Modifikationen der Prozesssteuerung aufgezeigt. Des Weiteren konnten durch die statistische Auswertung des Prüfprozesses bisher unbekannte Potentiale zur Ausschussreduktion identifiziert werden.

    • Beteiligte

    Quelle: Labs Network Industrie 4.0 - Use Cases

    Qualitätskontrolle in der Fertigung
    Quelle: LNI4.0

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Typische Einsatzbereiche

Unsere Lösungen schaffen Mehrwerte für eine Vielzahl technischer Anwendungen in unterschiedlichen Branchen:

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Wieso mit Finealyze?

Wir sind Ihr perfekter Partner auf dem Weg der digitalen Transformation, spezialisiert auf mittelständische Unternehmen der Lebensmittel-, Getränke-, Kosmetik-, Pharma-, und Papier-Industrie. Wir verstehen die Herausforderungen und Ziele Ihrer Digitalisierungsprojekte und unterstützen Sie bei der Verwirklichung Ihrer Vision.

Profitieren Sie von unserer Expertise und langjährigen Erfahrung in den Bereichen Automatisierung, Industrial IoT, Künstlicher Intelligenz und Data Science. Kundenzentriert kombinieren wir modernste Technologien mit Beratungskompetenz und agilen Entwicklungsmethoden. Schnell und kosteneffizient integrieren wir unsere Lösungen nahtlos in Ihre Infrastruktur.

Über die Analyse Ihrer Maschinen- und Steuerungsdaten schaffen wir Transparenz über Ihre Fertigungsprozesse und steigern die Effizienz Ihrer Produktion. Somit unterstützen wir Sie im kontinuierlichen Verbesserungsprozess und stärken Ihre Position gegenüber dem Wettbewerb.

Steigerung
Steigerung der
  • Gesamtanlageneffektivität (OEE)
  • Prozess- und Produktqualität
  • Energie- und Ressourceneffizienz
Unterstützung
Aktive Unterstützung bei
  • Betriebskosten- und Risikominimierung 
  • Identifikation von Optimierungspotenzialen 
  • Erreichung unternehmerischer Ziele
Reduktion
Reduktion von
  • Ausschuss und Lieferengpässen
  • Wartungs- und Instandhaltungskosten
  • manuellem Dokumentationsaufwand
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Über Finealyze

Die Finealyze GmbH mit Sitz in Hannover bietet Lösungen für die Digitalisierung der industriellen Produktion in mittelständischen Unternehmen. Mit Erfahrung in den Bereichen IIoT-, Cloud- und ITInfrastrukturen sowie der Datenanalyse mittels KI, Machine Learning und Data Science sind wir der richtige Partner und führen Ihre Digitalisierungsprojekte zielgerichtet und effizient zum Erfolg.

Christian Hansen

Christian Hansen

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Business Administration
Ilja Maurer

Ilja Maurer

Ilja Maurer

Data Science
Mauro Riva

Mauro Riva

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Data Engineer
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  • VDMA