Der Status des IIoT 2019
IIoT-Technologie (Industrial Internet of Things) hat sich als zentrales Element der digitalen Transformationsstrategien von Unternehmen in allen Branchen etabliert. Die Marktforschungsreihe von PTC zum Status der industriellen Innovation untersucht IIoT-Bereitstellungen, vom geschäftlichen Nutzen bis hin zu Anwendungsfällen, Bereitstellungsoptionen und anderen Aspekten. Machen Sie sich mit den Forschungsergebnissen vertraut, und informieren Sie sich über die Zukunft des IoT.
Einführung nach Branche
Welche Branchen handeln schnell, um vom IIoT zu profitieren?
Verteilung der Anwendungsfälle für das IIoT nach Rolle
Wie wird das IIoT eingesetzt, um geschäftliche Ergebnisse zu erzielen?
Anwendungsfall für die Fertigung:
Betriebliche Fertigungsinformationen - 61%
Sammlung von Daten aus mehreren verschiedenen Systemen und Assets, um ein Dashboard zur Überwachung eines Fertigungsprozesses und zur Bereitstellung von Echtzeiteinblicken zu entwickeln.
Anwendungsfall für die Fertigung:
Predictive Maintenance für die Fertigung - 12%
Sammlung von betrieblichen Asset-Informationen (Sensorablesungen, Service-Verlauf, Umweltbedingungen) und Prognose der Wartungsbereitschaft eines Assets mithilfe von Analysemodellen (anstelle eines reaktiven Wartungsansatzes mit Reparaturen).
Anwendungsfall für die Fertigung:
Asset Health Monitoring - 12%
Überwachung und Verfolgung von Zustand und Leistung von Assets in der Fertigung sowie Einsatz von Machine Learning zur Beurteilung von nicht standardisierten Aktivitäten anhand von bekannten Mustern (Anomalieerkennung), um einheitliche Transparenz von KPIs in Echtzeit zu schaffen.
Anwendungsfall für die Fertigung:
Qualitätsüberwachung und Prüfung - 4%
Überwachung der Produktqualität in Echtzeit mit Benachrichtigungen oder Alarmen bei Anomalien.
Anwendungsfall für die Fertigung:
Digitale Anweisungen - 4%
Bereitstellung von digitalen Inhalten (z. B. Arbeitsanweisungen, Fertigungsprozessen, Sicherheitsverfahren) mithilfe von 3D oder Augmented Reality, um Schulungen, Qualitätsmessung, Wartungsausführung und Prozessüberwachung zu verbessern.
Anwendungsfall für den Service:
Remote Monitoring - 39%
Remote-Verfolgung von Produkten nach Standort, Leistung, Auslastung und Zustand zur Überwachung, Behandlung und Diagnose von Problemen.
Anwendungsfall für den Service:
Asset Maintenance - 17%
Echtzeit-Überwachung von Anlagen und Maschinen für die präventive Wartung und Reparatur betrieblicher Assets vor Ort.
Anwendungsfall für den Service:
Remote Service - 17%
Erweitern der Echtzeit-Überwachung von Produkten und Ressourcen mit eingebetteter Diagnose für Fernzugriff und -wartung von Assets inklusive bidirektionaler Dateiübertragung oder Remote-Softwareaktualisierungen.
Anwendungsfall für den Service:
Vorausschauende(r) Wartung/Service - 14%
Sammlung von Service-Produktinformationen (Sensorablesungen, Service-Verlauf, Umweltbedingungen) und Prognose des Service-Bedarfs einer Maschine mithilfe von Analysemodellen (anstelle eines reaktiven Service-Ansatzes mit Reparaturen).
Anwendungsfall für Abläufe:
Asset Monitoring - 47%
Überwachung und Verfolgung von Zustand und Leistung betrieblicher Assets (mobil oder fix) sowie Einsatz von Machine Learning zur Beurteilung von nicht standardisierten Aktivitäten anhand von bekannten Mustern (Anomalieerkennung), um einheitliche Transparenz von KPIs in Echtzeit zu schaffen.
Anwendungsfall für Abläufe:
Betriebsdaten - 25%
Sammlung von Daten aus mehreren verschiedenen Systemen und Assets, um ein Dashboard zur Überwachung eines betrieblichen Prozesses und zur Bereitstellung von Echtzeiteinblicken zu entwickeln.
Anwendungsfall für Abläufe:
Vorausschauende Wartung für Abläufe - 14%
Sammlung von betrieblichen Asset-Informationen (Sensorablesungen, Service-Verlauf, Umweltbedingungen) und Prognose der Wartungsbereitschaft eines Assets mithilfe von Analysemodellen (anstelle eines reaktiven Wartungsansatzes mit Reparaturen).
Datenbeschaffung
Welche Datenquellen werden in IIoT-Lösungen genutzt?
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