DPC Software

Fehlermuster proaktiv erkennen | Assetproduktivität und Produktqualität maximieren

IBM Predictive Maintenance and Quality (PMQ) unterstützt Sie dabei, die meist

    • komplexen Ursachen für Maschinenausfälle und Ausschuss zu verstehen,
    • künftige Probleme vorherzusagen und
    • Prozesse zeitnah anzupassen.

Dafür integriert IBM PMQ Daten aus verschiedensten Quellen und in unterschiedlichsten Formaten und führt fortlaufend Ursachenerkennungs- und vorausschauende Analysen aus.

Übersichtliche Dashboards und Reports bieten Ihren Ingenieuren eine solide Basis um Wartungsmaßnahmen sowie Verfügbarkeit, Auslastung und Leistung der Anlagen gezielt zu optimieren.

Mehrwert aus Ihren Daten auf industriellem Niveau

PMQ ist ein wichtiges Anwendungsfeld von Industrie 4.0 und Internet of Things (IoT). Wir helfen Ihnen dabei, das Potenzial aus der Verschmelzung von Produktion und intelligenter IT-Technologie zu schöpfen

  • Monitoring: Sie gewinnen einen konkreten Überblick, welche Maschinen funktionieren oder wo eingegriffen werden muss
  • Anomalie-Erkennung: Gibt es Auffälligkeiten, deuten sich Fehler an, gibt es kritische Maschinenkomponenten oder Qualitätsprobleme?
  • Root-Cause-Analyse: Können wir die Erfahrung und das Wissen unserer Ingenieure mit Analyseergebnissen untermauern und tiefere Detailzusammenhänge herausarbeiten?
  • Predictive Analytics: Wie kann ich aus aktuellen Daten verlässliche Prognosen ableiten bevor Probleme real werden?
  • Prescriptive Analytics: Lassen sich einfache Entscheidungen standardisieren? Wie entscheide ich optimal unter sehr komplexen Restriktionen?

PQM Grafik

Ihre Daten sind der Schlüssel

mit diesen Funktionen von IBM PMQ können wir mehr daraus machen

  • Echtzeitfunktionalität: Integration, Verwaltung und Analyse von Sensor- und Echtzeitinformationen zusammen mit bestehenden statischen Daten
  • Big Data, Predictive Analytics und Business Intelligence: Kombination von Vorhersagemodellierung, Entscheidungsmanagement, Workflows, Dashboards und Frühwarnalgorithmen für alle Arten von Daten und Umfänge
  • Offene Architektur und Datenintegration: Verknüpfung mit zahlreichen Systemen und Datenquellen über sofort einsatzfähige Connectors und APIs
  • Prozessintegration: Erkenntnisse und Empfehlungen für die Ausführung von Arbeitsaufträgen in bestehenden EAM-Systemen

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