Der Status des IIoT 2018

Sammlung von Daten aus mehreren verschiedenen Systemen und Assets, um ein Dashboard zur Überwachung eines Fertigungsprozesses und zur Bereitstellung von Echtzeiteinblicken zu entwickeln.

Sammlung von betrieblichen Asset-Informationen (Sensorablesungen, Service-Verlauf, Umweltbedingungen) und Prognose der Wartungsbereitschaft eines Assets mithilfe von Analysemodellen (anstelle eines reaktiven Wartungsansatzes mit Reparaturen).

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.

Überwachung der Produktqualität in Echtzeit mit Benachrichtigungen oder Alarmen bei Anomalien.

Überwachung von Beständen zur Optimierung der Logistik, Erhaltung der Bestandsniveaus, Verhinderung von Qualitätsproblemen, Erkennung von Diebstahl usw.

Bereitstellung von digitalen Inhalten (z. B. Arbeitsanweisungen, Fertigungsprozessen, Sicherheitsverfahren) mithilfe von 3D oder Augmented Reality, um Schulungen, Qualitätsmessung, Wartungsausführung und Prozessüberwachung zu verbessern.

Überwachung und Verfolgung der Betriebsbedingungen und -umgebung in der Fertigung, sodass mögliche Gefährdungen für Mensch und Assets erkannt werden. Bereitstellung von Einblicken, Warnungen und Anweisungen für Abhilfemaßnahmen in Echtzeit, möglicherweise in Form von AR-Erlebnissen.

Integration von Produktnutzungs- und -leistungsdaten für nutzungs-, leistungs- oder ergebnisorientierte Preis- und Subscription-Modelle, durch die revolutionäre Geschäftsmodelle entstehen und die einen höheren Nutzen und eine bessere Marktdurchdringung fördern.

Analyse von Nutzungs- und Zustandsdaten über Produkte und Kunden hinweg, um automatische Cross-Selling- und Upselling-Meldungen auszulösen und Chancen für neue Marktsegmente, Produkte oder Dienstleistungen zu identifizieren, die Kundenbedürfnissen entsprechen.

Vernetzen und Analysieren von Daten über Produktnutzung und Verbrauchsmaterial zur Erstellung von bestandsbasierten Modellen für die Aufstockung von Verbrauchsmaterial, die das Kundenerlebnis verbessern und neue Erträge erschließen.

Remote-Verfolgung von Produkten nach Standort, Leistung, Auslastung und Zustand zur Überwachung, Behandlung und Diagnose von Problemen.

Echtzeit-Überwachung von Anlagen und Maschinen für die präventive Wartung und Reparatur betrieblicher Assets vor Ort.

Erweitern der Echtzeit-Überwachung von Produkten und Ressourcen mit eingebetteter Diagnose für Fernzugriff und -wartung von Assets inklusive bidirektionaler Dateiübertragung oder Remote-Softwareaktualisierungen.

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).

Erstellung eines Service-Dashboards, das Echtzeiteinblicke für den Service bereitstellt und Daten aus mehreren unterschiedlichen Systemen sammelt.

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.

Sammlung von Daten aus mehreren verschiedenen Systemen und Assets, um ein Dashboard zur Überwachung eines betrieblichen Prozesses und zur Bereitstellung von Echtzeiteinblicken zu entwickeln.

Erstellung eines Dashboards, das Echtzeiteinblicke in Abläufe bereitstellt und Daten aus mehreren unterschiedlichen Systemen sammelt.

Sammlung von betrieblichen Asset-Informationen (Sensorablesungen, Service-Verlauf, Umweltbedingungen) und Prognose der Wartungsbereitschaft eines Assets mithilfe von Analysemodellen (anstelle eines reaktiven Wartungsansatzes mit Reparaturen).

Überwachung von Beständen zur Optimierung der Logistik, Erhaltung der Bestandsniveaus, Verhinderung von Qualitätsproblemen, Erkennung von Diebstahl usw.

Überwachung und Verfolgung der Betriebsbedingungen und -umgebung in und um einen betrieblichen Prozess, sodass mögliche Gefährdungen für Mensch und Assets erkannt werden. Bereitstellung von Einblicken, Warnungen und Anweisungen für Abhilfemaßnahmen in Echtzeit, möglicherweise in Form von AR-Erlebnissen.

Kunden können Produkte und Ressourcen per Fernzugriff steuern und optimieren, um die Betriebskosten zu senken, Sicherheitsrisiken zu mindern, Geschäftsprozesse zu optimieren sowie Mitarbeiter- und Kundenzufriedenheit zu erhöhen.

Kunden können Leistungsmerkmale per Fernzugriff hinzufügen oder entfernen, andere Anwendungen integrieren oder Betriebsparameter ändern, um das Erlebnis oder die Produktleistung zu optimieren.

Kunden können Nutzung und Zustand von Produkten überwachen und analysieren oder anonym mit anderen Unternehmen vergleichen, um Verbesserungsmöglichkeiten aufzudecken.

Kunden können Probleme selbst über AR-Erlebnisse oder vernetzte Anwendungen diagnostizieren und lösen, um die Produktverfügbarkeit zu maximieren und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.