LeanBI und GradeSens heben Predictive Maintenance auf ein neues Level
Bern (btn/LeanBI) – Die KI-basierten Datenanalysen von LeanBI optimieren die Predictive-Maintenance-Lösung von GradeSens. Die beiden Spezialisten haben ihre Angebote eng verknüpft und unterstützen Unternehmen intensiv bei der Bewertung und Umsetzung ihrer individuellen Anwendungsfälle.
LeanBI, Spezialist für Data-Science-Anwendungen, und GradeSens, Anbieter einer Komplettlösung für Predictive Maintenance, sind eine Partnerschaft eingegangen, um Unternehmen optimal bei der vorausschauenden Wartung zu unterstützen. Die GradeSens-Lösung ist schnell einsatzbereit und funktioniert auch in rauen Umgebungen. Sie basiert auf kabellosen Sensoren, die Vibrationen und Temperaturen von Intralogistik-Systemen, Maschinen und Anlagen erfassen und an eine zentrale Analyseplattform senden. Diese generiert aus den Sensordaten maschinenspezifisch zustandsorientierte KPIs und warnt im Störfall. Künftig liefert sie dank der umfangreichen Expertise von LeanBI im Bereich Machine Learning noch genauere Auswertungen und Prognosen, sodass Unternehmen unterschiedlichste Maschinen und Anlagen einfach überwachen können, um Störungen zu eliminieren und geplante Stillstandzeiten weiter zu minimieren.
Die GradeSens-Sensorik kann in LeanPredict integriert werden. Die KI-Plattform von LeanBI führt die Daten von Lasern, Kameras, Strom-, Akustik-, Vibrations- und Temperatursensoren zusammen und erlaubt Unternehmen die Überwachung ganz unterschiedlicher Maschinentypen. LeanPredict liefert Informationen an Software für die Wartungsplanung, um die Behebung von Schäden im nächsten Wartungszeitfenster einzuplanen und umzusetzen und ungeplante Stillstände von Maschinen und Anlagen zu verhindern. Alle Daten und Auswertungen stellt LeanPredict über aussagekräftige Dashboards bereit, bei Störungen sendet die Plattform eine Warnmeldung via E-Mail oder Nachricht aufs Mobiltelefon. Darüber hinaus entwickelt LeanBI aber auch maßgeschneiderte Datenanalysen, die Unternehmen helfen, die Overall Equipment Effectiveness (OEE) zu optimieren und beispielsweise die Fertigungsqualität kostengünstig zu erhöhen.
Im Rahmen ihrer Partnerschaft werden LeanBI und GradeSens nicht nur in der Entwicklung, sondern auch im Vertrieb und im Projektgeschäft zusammenarbeiten. Gemeinsam bieten sie bereits Workshops an, in denen sie die Kosten, den Nutzen und die Amortisationsdauer von Predictive Maintenance und anderen Datenanalyse-Lösungen aufzeigen. Die Kalkulationen helfen Unternehmen, faktenbasiert über die Umsetzung ihrer individuellen Anwendungsfälle zu entscheiden.
„Unsere Partnerschaft mit LeanBI erlaubt es uns, eine noch bessere Lösung für Predictive Maintenance anzubieten“, betont Yvan Jacquat, CEO von GradeSens. „Zudem können wir gemeinsam mit LeanBI ganz neue Anwendungsfälle bedienen und beispielsweise auch optische und akustische Informationen von Maschinen und Anlagen auswerten.“
„Mit der GradeSens-Lösung steigen Unternehmen schnell und unkompliziert in den Bereich Predictive Maintenance ein und überwachen ihre Bestandsanlagen auf ungewöhnliche Vibrationen oder Temperaturveränderungen“, erklärt Dr. Marc Tesch, Inhaber und CEO von LeanBI. „Wir veredeln die Auswertungen mit Data Science und integrieren sie in unsere Plattform LeanPredict, damit Unternehmen für verschiedene zu überwachende Systeme nicht verschiedene Analyselösungen einsetzen müssen und alle Informationen an zentraler Stelle vorfinden.“
Über LeanBI: LeanBI mit Hauptsitz in Bern ist ein Schweizer Spezialist für Data-Science-Anwendungen, der auf Basis von Künstlicher Intelligenz maßgeschneiderte Datenanalyse-Lösungen entwickelt. Die Anwendungen umfassen Bereiche wie Qualitäts- und Prozessoptimierung über die automatisierte Schadenserkennung an Infrastrukturen bis hin zur Analyse von Luftqualität und Nutzerverhalten in Räumen. Die Lösungen von LeanBI nutzen Digitale Zwillinge von Maschinen, Produktionsanlagen und Infrastrukturen, die das Unternehmen mithilfe geeigneter Sensortechnik realisiert. Zu den Kunden von LeanBI zählen ABB, Amberg Group, Stöcklin, Trumpf, Geberit oder die Schweizerische Post.
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