In Ihrer Produktion entstehen ohne Unterlass strukturierte und unstrukturierte Daten: Maschinendaten, Sensordaten, Betriebsdaten, Wartungsprotokolle, Prüfberichte, Umgebungsdaten etc. In diesen Daten steckt das Wissen, um die Produktqualität zu steigern, Ausschuss zu reduzieren, den ungeplanten Stillstand von Maschinen zu senken, die Personaleffizienz zu erhöhen, Kosten zu sparen und Kundenzufriedenheit zu steigern – das Wissen, mit dem Sie sich letztendlich entscheidende Wettbewerbsvorteile verschaffen.

Mit den richtigen Werkzeugen kombinieren Sie einfach und schnell Daten verschiedener Quellen und Formate und heben das darin verborgene Wissen, um Produktionsprozesse zu optimieren und Qualitätslevel mit vertretbarem Aufwand zu garantieren.

Aufgrund der Vielzahl von komplexen Abhängigkeiten und Parametern, die während des Produktionsprozesses entstehen, können Predictive Analytics Verfahren gegenüber bereits bestehenden statistischen Prozesskontrollverfahren (wie z. B. Six Sigma) einen erheblichen Mehrwert erzielen.

Anomalien und auch komplexe Ursache-Wirkungszusammenhänge werden frühzeitig erkannt und behoben, sowie Produktionsprobleme verlässlich prognostiziert.

Erfahren Sie in dieser Veranstaltung, wie Sie durch die intelligente Datenanalyse

– Ausschuss minimieren
– First Pass Yield (FPY) steigern
– Gesamtanlageneffektivität (OEE) erhöhen
– Instandhaltungs- und Servicekosten senken
– Produktqualität und Kundenzufriedenheit steigern

IBM SPSS Predictive Analytics für die Fertigung heißt:

– Vorausschauende statt zyklische Instandhaltung von Produktionssystemen -> Kosten, Ausfallzeiten und -risiken senken
– Rechtzeitiges Erkennen von sinkenden Qualitätsparametern, statt Ausschuss zu produzieren -> Kosten senken, Lieferzeiten verkürzen, zufriedenere Kunden
– Vorausschauender Kunden-Service, statt starre Wartungsintervalle -> Kosten auf Kunden- und Anbieterseite senken, zufriedenere Kunden
– Sicheres Erkennen von Ursache-Wirkungszusammenhängen durch Root-Cause Analyse, statt „Try- & Error-Suche“: Optimierung von Prozessen, Risiken abschätzen, Produktqualität erhöhen
– Vorausschauende Beschaffung, statt Bevorratung -> Kosten senken

Mit den IBM SPSS Lösungen erzielte ein führender Automobilhersteller folgende Ergebnisse:

– Reduktion der Ausschussrate von 9% auf 1,5%
– Senkung der Qualitätssicherungskosten um 50%
– Verbesserung der Geradeaus-Produktion um 15%
– 40% Arbeitszeitersparnis für die Erstellung von Regelanalysen und Fehlerreports
– ROI bereits nach 8 Wochen

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