Lösungen
Mehr sehen als das Maschinenlog.
Eine Steuerung kennt den Sollwert, nicht das Ergebnis. Wir ergänzen die Sensorik, die zeigt, was wirklich passiert, zeichnen sie an der Maschine auf und machen daraus mit Modellen, die unsere Ingenieure mit Ihren Daten trainieren, Ergebnisse für Ihr Team.
Vier Bausteine
Wählen Sie, wo Sie anfangen.
Multimodale Sensorik
Welche Modalität welchen Fehler sieht, und warum mehrere Sensoren mehr finden.
Mehr erfahrenMess- & Überwachungssysteme
Inline-Prüfung jedes Teils und Zustandsüberwachung von Maschinen und Fahrzeugen.
Mehr erfahrenEdge AI & Signalverarbeitung
Warum die Auswertung an die Maschine gehört und was wir dort einsetzen.
Mehr erfahrenDatenaufzeichnung & Auswertung
Nachvollziehbare Aufnahmen als Grundlage für Modelle, die Ihnen gehören.
Mehr erfahrenMüssen wir die Maschine umbauen?
Nein. Hub und Nodes werden an Säule, Rahmen oder Gehäuse montiert. Steuerung, Programm und Sicherheitskreis bleiben unverändert.
Wohin gehen unsere Daten?
Sie bleiben in Ihrem Werk. Ein eingesetztes Modell läuft auf dem Edge-Gerät neben dem Prozess; nur das verdichtete Ergebnis wird in Ihre Systeme geschrieben. Rohdaten aus einer Machbarkeitsstudie gehören Ihnen und werden auf Ihrem Speicher übergeben. Ein Cloud-Konto ist nicht nötig.
Sitzt die KI im Regelkreis?
Nein, und das wird sie auch nicht. Unsere Modelle bewerten Teile und melden Zustände. Sie sitzen nie in einem Echtzeit-Regelkreis, einer Verriegelung oder einer Sicherheitsfunktion. Prozessänderungen bleiben Entscheidungen Ihrer Mitarbeitenden oder Ihrer Steuerung.
Wir fertigen kleine Losgrößen. Reichen die Daten?
Häufig ja. In e-LAS+ wurde die Inline-Prüfung ausdrücklich für kleine Losgrößen ausgelegt, und die Machbarkeitsmessung beantwortet genau diese Frage: wie viele Teile, wie viele Fehler und ob das Signal sie trennt. Wenn nicht, sagen wir es.
Wir haben keine Aufnahmen von Fehlern. Geht es trotzdem?
Ja. Eine Anomalieerkennung lernt aus gesunden Aufnahmen, wie „normal“ aussieht, und meldet jede Abweichung. Fehlerlabels kommen später hinzu, wenn Fehler auftreten oder auf einem Prüfstand erzeugt werden; sobald die Daten es hergeben, steigt das Modell zur Fehlererkennung und Klassifikation auf.
Wem gehören Daten, Labels und Modell?
Ihnen. Das Training läuft bei uns oder bei Ihnen, nie in einer fremden Cloud. Sie erhalten das Modell, seine Merkmalspipeline, den Evaluationsbericht und den gelabelten Datensatz.
An welche Systeme binden Sie an?
Das Ergebnis ist ein Datensatz, der dem Teil, Modul oder Asset zugeordnet ist. Er erscheint im Bediener-Dashboard an der Maschine und lässt sich auf Anfrage in Ihr MES und in digitale Produkt- und Batteriepässe übernehmen (in Entwicklung in DIGIBATT360). Grafana, OpenSearch und Kafka binden wir auf Anfrage an.
Nächster Schritt
Nicht sicher, welcher Ansatz passt?
Beschreiben Sie, was Sie heute messen und welche Entscheidung Sie brauchen. Wir schlagen Sensorik und ersten Schritt vor.