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Maschinendaten analysieren, Zyklen vergleichen und verstehen.

Maschinendaten analysieren und auswerten – Produktion besser verstehen

Ihre Daten zeigen, was passiert ist. Machine Designer hilft Ihnen zu verstehen, warum.

Aufgezeichnete Maschinendaten enthalten wertvolles Wissen über Ihren Produktionsprozess. Entscheidend ist jedoch, diese Maschinendaten systematisch auszuwerten und aus vielen einzelnen Messwerten die Zusammenhänge zu erkennen, die für Qualität, Produktivität und Prozessstabilität relevant sind.

Machine Designer unterstützt Sie dabei, Maschinendaten zu analysieren und auszuwerten, Produktionszeiträume zu untersuchen, Verläufe miteinander zu vergleichen und Auffälligkeiten in Ihren Maschinendaten sichtbar zu machen.

Welche Fragen können Ihre Maschinendaten beantworten?

Maschinendaten auswerten

Warum war diese Produktionsperiode besser?

Vergleichen Sie Zeiträume und erkennen Sie Unterschiede im Prozessverhalten.

Was hat sich vor einer Störung verändert?

Untersuchen Sie Maschinenwerte vor und während auffälliger Produktionsereignisse.

Welche Prozessgrößen verändern sich gemeinsam?

Finden Sie Zusammenhänge zwischen Maschinenzuständen und Prozesswerten.

Was unterscheidet Gut- und Schlechtproduktion?

Vergleichen Sie Produktionszustände und suchen Sie nach charakteristischen Unterschieden.

Vom Produktionsereignis zurück zu den Ursachen

Eine Störung, ein Qualitätsproblem oder eine ungewöhnliche Produktionsperiode ist zunächst nur das sichtbare Ergebnis. Die entscheidende Frage lautet: Was war vorher anders?
 

Machine Designer ermöglicht es, aufgezeichnete Maschinenwerte zeitlich einzuordnen und miteinander zu vergleichen. So können Sie Schritt für Schritt untersuchen, welche Prozessgrößen mit einem Ereignis zusammenhängen.

Und wenn die Zusammenhänge zu komplex werden?

Je mehr Maschinenwerte und Produktionsereignisse berücksichtigt werden, desto schwieriger wird es, relevante Zusammenhänge allein durch manuelle Analyse zu erkennen.
 

Hier kann Machine Designer den nächsten Schritt gehen und Verfahren aus Machine Learning und KI einsetzen, um Muster und Einflussgrößen in aufgezeichneten Produktionsdaten zu untersuchen.

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