Reifenhäuser: Data Analytics für weniger Ausschuss und bessere Qualität

11.10.2019

Mit dem IoT-Gateway lässt sich die Fertigung an digitale Softwarelösungen anbinden. (Foto: Reifenhäuser)

Mit dem IoT-Gateway lässt sich die Fertigung an digitale Softwarelösungen anbinden. (Foto: Reifenhäuser)

Automatisierte Anlagen produzieren laufend unzählige Datensätze, die häufig ungenutzt bleiben. „Der Kunde sammelt und besitzt haufenweise Daten, aber es fehlt das Know-how, wie man mit ihnen umgeht. Das hören wir immer wieder“, so Dr. Benedikt Brenken, Head of Business Development der Unit Reifenhäuser Digital aus Troisdorf. Genau hier setzt das Unternehmen mit seiner Expertise an, informiert auf der K 2019 darüber und möchte das anspruchsvolle Thema Data Science/Data Analytics für den Besucher greifbar machen.

Jeder Anwender kennt es: Ein falscher Parameter im Produktionsprozess, und im schlimmsten Fall ist das Produkt komplett unbrauchbar. Ausschuss kostet Geld und Zeit, ist aber ein vermeidbares Problem. Mit dem richtig angewandten Wissen über Kunststoffe, Prozesse, Digitalisierung und datenwissenschaftliche Analysen ließen sich Produktivität und Produktqualität verbessern und gleichzeitig die Verschwendung von Ressourcen minimieren, ist man bei Reifenhäuser sicher.

Digitalisierung ist für Reifenhäuser nach eigener Aussage kein Trendthema, sondern eine konsequente Weiterentwicklung. Mit Methoden der Datenanalyse (Big Data, Machine Learning, KI) werden gemeinsam mit dem Kunden die Probleme analysiert. Die Daten bilden das einzigartige Unternehmenswissen und sind die Basis für ganz unterschiedliche Softwarelösungen und Dienste. So schaffen sie den Mehrwert für den Kunden: Wettbewerbsvorteile werden heute an dieser Stelle erzielt.

Spitzenleistungen durch selbstlernende Anlagen

„Wir drehen früh genug an den nun bekannten Stellschrauben im Produktionsprozess und verhindern damit Produktionsfehler“, erläutert Brenken. Reifenhäuser entwickelt dieses Thema kontinuierlich weiter und bietet bereits erste Produkte an, die auf Methoden des maschinellen Lernens basieren. Den Anwendern rät Brenken zum Umdenken: „Die entscheidende Frage sollte nicht lauten, ob ich mit Datenanalyse Gewinn machen kann, sondern ob ich es mir leisten kann, nicht hier und jetzt mit der Datenanalyse anzufangen.“

www.reifenhauser.com

© Kunststoff-Profi Verlag GmbH & Co. KG, Bad Homburg

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