Big Data Analytics - Aus Rohdaten wird Gewinn
Sie sammeln enorme Datenmengen aus Sensormessungen, Maschinenlogs und Remote-Plattformen und fragen sich, welcher Wert in ihren Daten steckt? Sie haben eine konkrete Vorstellung zur wirtschaftlichen Nutzung Ihrer Daten? In Ihrer Produktion gibt es Probleme, die sich nur mit Datenanalyse lösen lassen? Ihre Digitalisierungsstrategie ist in vollem Gange und sie brauchen noch einen starken Partner für die Umsetzung?
Egal wie der Stand Ihres Vorhabens ist, wir unterstützen Sie mit unseren Experten in allen Projektphasen. Wir realisieren Ihre Vision in drei Schritten. Von der gemeinsamen Erarbeitung des Anwendungsfalls auf Basis ihrer gesammelten Daten, über die individuelle Algorithmen-Entwicklung bis zur Operationalisierung, inklusive Integration der Lösungen in Ihren Wertschöpfungsprozess. Mit Katana haben Sie einen starken Wegbegleiter für das große Ziel „Aus Rohdaten wird Gewinn“.
USE CASE - Was soll optimiert werden?
Wir erarbeiten mit Ihnen und Ihren Experten einen individuellen Use Case zur Verbesserung Ihrer Maschinen oder IT-Systeme. Dazu erörtern wir in einem ersten Gespräch, welche Fehler oder Störungen datenbezogen gesichtet werden sollen bzw. wo es Optimierungsbedarf gibt. Anschließend werden die Ergebnisse der Analysen zwischen unseren Data Scientisten und Ihren Experten besprochen und bewertet. Das Ergebnis dieses ersten wichtigen Schrittes ist die Business Value-Definition des Use Cases.
PROTOTYP - Funktioniert es?
Ihre Daten werden von unseren Data Scientisten speziell für Ihren Use Case aufbereitet. Unsere Kernkompetenz ist es, Algorithmen zu entwickeln, welche Methoden aus der Statistik, der Signalverarbeitung und des maschinellen Lernens verwenden um Muster, Unregelmäßigkeiten und Ausreißer zu identifizieren und bislang unbekannte Zusammenhänge aufzuzeigen. Die Basis zur Optimierung ist jetzt geschaffen.
SERVICE - Jetzt geht´s in die Praxis!
Es folgt die Transformation auf die Katana-Plattform. Hierzu migrieren unsere Data Engineers den prototypisch entwickelten Algorithmus, so dass dieser performant und zuverlässig auf große Datenmengen angewandt werden kann. Die abschließende Integration mit Ihrer Zielumgebung ermöglicht die permanente Weiterentwicklung und Optimierung. Ihr datengetriebenes Portfolio kann mit diesem Vorgehen um begleitende Smart Services erweitert werden. Dies kann bspw. die Steigerung der Produktivität ihrer Maschinen mittels Predictive Maintenance sein oder die Optimierung ihrer Gesamtanlagen-Effektivität mittels Analyseergebnissen von Peer Group-Vergleichen.
Beispielszenario Ewon Flexy - Talk2M - Katana
Maschinen können sowohl Zeitserien als auch Ereignisdaten generieren. Hierbei spielt die Detektion von Anomalien eine Zentrale Rolle beim Aufdecken von Produktionsfehlern.
Neben der Echtzeiterkennung von Anomalien in Sensordaten spielt auch die langfristige Vorhersage der zeitlichen Entwicklung relevanter Kenngrößen eine zentrale Rolle. Kenngrößen können beispielsweise die Laufleistung oder die Ölqualität einer Maschine sein. Kann die zeitliche Entwicklung dieser Kenngrößen ausreichend genau vorhergesagt werden, lassen sich Ersatzteile rechtzeitig bestellen und Servicetechniker für die Wartung einplanen. Damit werden kostspielige Ausfälle verhindert.