AUS DER PRAXIS

Lösungen für Automotive und Manufacturing mit Data Science

Komplexitäts- und Variantenoptimierung

Der Kundenwunsch nach steigender Individualisierung führt zum explosionsartigen Anstieg von vorzuhaltenden Varianten. Diese sollen bezüglich Ihrer Rentabilität analysiert werden können.

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Predictive Maintenance and Diagnostics

Ausfälle erfordern schnelle Reaktionszeiten und kurzfristigen Personaleinsatz auch an Wochenenden und Feiertagen. Häufige Ausfälle führen zu Image-Schaden.
Das Ziel ist es, mittels Predictive Maintenance Ausfälle vorhersehen sowie vermeiden und so die Personaleinsatzplanung und Materiallogistik verbessern zu können.

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Prozessoptimierung in der Produktion

Neue Motorwerkzeuge müssen vor dem Verkauf korrekt eingestellt werden. Der Einstellprozess kann abhängig von den initialen Werten sehr aufwändig sein.
Mittels Data Science-Analysen soll eine Reduzierung der Einstellzeit neuer Motoren sowie eine schnellere Erkennung produktionsbedingt defekter Geräte erzielt werden.

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Analytische Qualitätsoptimierung

Komplexe Bauteile, z.B. Getriebe, Motoren etc., werden in einem komplizierten Produktionsprozess hergestellt. Defekte Fertigteile am Ende der Produktion sind besonders kostspielig. Gleichzeitig sind sie schwer zu „diagnostizieren“, da die Ursachen irgendwo im Produktionsbaum stecken können, oft in ungünstigen Kombinationen von Parametern.

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Predictive Quality Assurance

Bei einem Automobilzulieferer soll die Produktion opto-elektronischer Komponenten optimiert werden. In der Produktion entstehen signifikante Kosten durch Ausschuss in einem von mehreren QS-Schritten. Können Qualitätsmängel schon frühzeitig erkannt und so Kosten vermieden werden?

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