nextLAP bietet mehr als Predictive Maintenance: Vorhersage und Steuerung mit Predictive Process Control
ID: 1612797
Produktionsprozess-Plattform sagt automatisiert den Zustand von Fertigungs- und Logistikprozessketten vorher und steuert sie
Production-Process-Platform der nextLAP GmbH(firmenpresse) - München, 22. Mai 2018 - Predictive Maintenance - die vorausschauende Wartung - gilt als einer der großen Trends im Zuge der Industrie 4.0. Die nextLAP GmbH, Spezialist für IoT-basierte Lösungen zur digitalen Steuerung und Automatisierung von Fertigungs- und Logistikprozessen, geht einen entscheidenden Schritt weiter: Das Unternehmen bietet Lösungen für Predictive Process Control. Anstatt nur die Daten von isolierten Maschinen vorausschauend zu analysieren, sagen die nextLAP-Lösungen den Zustand kompletter Fertigungs- und Logistikprozessketten vorher und steuern sie.
Predictive Maintenance hat zum Ziel, Maschinen und Anlagen proaktiv zu warten und Ausfallzeiten zu minimieren, indem Störungen erkannt werden, bevor diese auftreten. Predictive Process Control ist der nächst größere Schritt und bedeutet: Auf Basis von Daten lassen sich Prozessanomalien frühzeitig erkennen und es wird proaktiv automatisiert gegengesteuert.
Zur Umsetzung dieses Szenarios hat nextLAP die Cloud-basierte Produktionsprozess-Plattform IP/1 entwickelt. Sie ist das Fundament für die Planung, Gestaltung, Steuerung und Überwachung von Prozessen. Die Software erstellt auf der entsprechenden Datenbasis ein digitales Echtzeitbild der Produktions- und Logistikprozesse. An die Plattform angebunden werden von nextLAP entwickelte korrespondierende IoT-Technologien wie Mini-PCs und intelligente Devices. Die Produktionsprozess-Plattform erkennt sofort Auffälligkeiten, ermittelt autonom mögliche Szenarien zur Problemlösung und steuert gegen, bevor die Störung real eintreten kann.
Algorithmen treffen eigenständig Optimierungsentscheidungen
Die Plattform sammelt dabei aus der Fertigung und Logistik unterschiedliche Prozessparameter - beispielsweise, wann und wo ein Teil verbaut wurde, Maschinendurchsatz oder Standort eines LKW, der Teile zum Werk liefert. Auf Basis dieser Echtzeitdaten und daraus resultierender Erfahrungswerte, die auf der Produktionsprozess-Plattform zusammengeführt und in den Kontext zueinander gestellt werden, entwickelt nextLAP Algorithmen, die in der Lage sind, eigenständig Optimierungsentscheidungen zu treffen und diese in den Prozess zurückzusteuern.
"Data Science-Methoden sind längst in den Fabriken angekommen. Zudem sind oftmals bereits die Weichen für vorausschauende Wartung und Instandhaltung gestellt. Predictive Process Control ist die Kür der Digitalisierung und birgt erhebliche Wertschöpfungspotenziale. Wir haben dafür eine einfach zu bedienende und effektive Plattform entwickelt, die bereits unter anderem von führenden Automobilherstellern eingesetzt wird", erklärt Andre Ziemke, Geschäftsführer der nextLAP GmbH.Weitere Infos zu dieser Pressemeldung:
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Unternehmensinformation / Kurzprofil:
Die nextLAP GmbH ist ein im Jahr 2014 von ehemaligen Audi-Managern gegründetes Unternehmen mit Sitz in München und Mountain View, Kalifornien. nextLAP entwickelt IoT-basierte Fertigungs- und Logistiklösungen mit dem Fokus auf die Automobilindustrie und weitere Branchen. Die Lösungen vereinen folgende Technologien: Cloud, AI, Big Data und eigens entwickelte IoT-Hardware. Mit der Produktfamilie "SmartRack" kann der Anwender die Digitalisierung von Fertigungs- und Logistikprozessen (wie z.B. Pickprozesse) eigenständig umsetzen, da die Lösung sehr einfach, schnell und ohne IT-Know-how installierbar, konfigurierbar und wartbar ist. Die aus dem digitalisierten Prozess gewonnenen Daten (Big Data) werden genutzt, um über Algorithmen und AI Optimierungsvorschläge zu errechnen und Handlungsalternativen vorzuschlagen. Die nextLAP-Lösungen werden "as a service" mit flexibler Laufzeit monatlich gemietet: Nutzung, Wartung und Support sind inkludiert. Zum Kundenstamm zählen unter anderem namenhafte Premium-Automobilhersteller in Deutschland und den USA. (www.nextlap.de)
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Datum: 22.05.2018 - 10:05 Uhr
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München
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