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IPN Beratungsdienstleistungen:

Seit Beginn unserer Geschäftstätigkeit verzeichnen wir eine stetig zunehmende Nachfrage nach IoT/Data Analytics Dienstleistungen durch Industrieunternehmen. Die Anfragen bilden ein breites Spektrum der gängigen Fragestellungen für IoT & Data Analytics ab. Diese reichen von einfachen Datenanalysen über die Analyse von Nutzungsdaten zur Auslegungsspezifikation von Produkten und die Entwicklung von Prognosemodellen für spezifische Ereignisse bis hin zur Unterstützung bei der Konzeption und Umsetzung von Digitalisierungsstrategien auf Produkt und Produktions-ebene.

Um unsere Kunden bei derartigen Projekten erfolgreich unterstützen zu können, bieten wir eine Reihe von maßgeschneiderten Beratungsdienstleistungen im Bereich IoT/Data Analytics an.

  • Analyse großer Datenmengen hinsichtlich komplexer Zusammenhänge wie Beispielsweise
    • Ursachenanalysen für Motorstörungen an Sonderfahrzeugen
    • Nutzungsanalysen von Maschinen im Einsatz (Eigene Produktion / Kunde)
    • etc..
  • Erstellung von datenbasierten Prognosemodellen für spezifische Ereignisse
    • Vorhersage einer spezifischen Störung an einer Strangguss Anlage
    • Prognose der Produktqualität im Produktionsprozess bei einem Glashersteller
    • Unsere Modelle können direkt in der IPN IoT Plattform produktivgenommen werden
  • Unterstützung bei der Konzeption und Implementierung einer Digitalisierungsstrategie
    • Durchführung der Projektplanung und Projektleitung im Kundenauftrag
    • Methodenunterstützung für die technische und organisatorische Umsetzung
    • IT Infrastruktur (von der Datenerzeugung bis zur Ergebnisverwertung)
    • Aufbau des IoT/Data Analytics Know-How beim Kunden

Ein wesentliches Merkmal unserer Beratungsdienstleistungen ist das zugrundeliegende Vorgehensmodell, welches wir im Zuge unserer Kundenprojekte entwickelt haben und laufend verfeinern.

Aus der Erfahrung wissen wir, dass ein Erfolgreiches IoT / Data Analytics Projekt auf diesen vier Fragen (Was, Wo, Wie und Womit) beruht. Diese vier Fragen bilden die Grundlage unseres Vorgehensmodells, welches sich am „CRoss Industry Standard Process for Data Mining“ (CRISP DM) orientiert und die Ausgangssituation sowie die Herausforderungen, vor denen unsere Kunden stehen, berücksichtigt.

Die vier „Fragen:

  • Was will das Unternehmen durch den Einsatz von IoT/Data Analytics erreichen? („Business Understanding“) – Nur wenn Sie ein klares Bild davon haben, was Sie durch IoT/Data Analytics erreichen wollen können wir Sie zielgerichtet bei der Zielerreichung unterstützen.
  • Wo sind die Potenziale, um diese Ziele zu erreichen, gelagert? Welche Anlagen / Produkte in Kombination mit welchen Ansatzpunkten (Wartung / Verfügbarkeit / Zusatzservices) bieten die höchsten Potenziale? („Data Understanding“) – Welche Tätigkeiten sollten sie wo und in welcher Reihenfolge setzen um das größte Potenzial mit dem geringsten Aufwand zu heben.
  • Wie können die richtigen Daten identifiziert, in der benötigten Qualität bereitgestellt und strukturiert aufbereitet werden, um ihre Ziele zu erreichen? („Data Preparation“) – In jedem Unternehmen werden Daten gesammelt. Wir stellen gemeinsam mit Ihnen sicher, dass Sie auch die richtigen Daten in der richtigen Qualität sammeln und für Ihre Ziele optimal aufbereiten.
  • Womit können die Ziele am schnellsten erreicht werden? Welche Herangehensweise wird benötigt, um Zusammenhänge schnell zu verstehen? Welche Modelle sind optimal für die Ereignisprognose? („Modelling & Evaluation“)  – Nur wenn Ihre Daten in einfacher Weise und einem verständlichen Format zugänglich sind, können Sie das volle Potenzial abschöpfen.

Dank dieses Vorgehensmodells können unsere Kunden erstmalig ihre definierten IoT / Data Analytics Ziele auch in der gewünschten Qualität und realistischen Zeitvorgaben erreichen.

Wir unterstützen aktuell:

  • Rosenbauer AG optimiert die Verfügbarkeit von Feuerwehrfahrzeugen auf ein noch höheres Niveau auf Basis von Ursachenanalysen basierend auf dem IPN Vorgehensmodell.
  • IFE Innovation For Entrance Systems implementiert eine Digitalisierungsstrategie (inklusive Condition Based Maintenance) für die eigenen Einstiegssysteme basierend auf dem IPN Vorgehensmodell
  • Knorr-Bremse Systeme für Schienenfahrzeuge Konzeptiert und Implementiert eine Digitalisierungsstrategie (inklusive Condition Based Maintenance) für ihr Produktportfolio basierend auf dem IPN Vorgehensmodell
  • Ein Servicedienstleister validiert die Potenziale aus einem Proof-of-Concept für die Prädiktive Instandhaltung von Mobilfunkstationen, welcher auf Basis unseres Vorgehensmodells umgesetzt wurde
  • Und einige weitere Unternehmen im Industriebereich…

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