Produktionsineffizienz mit Machine Learning reduziert
Aufbau einer Machine-Data-Analytics-Plattform auf Databricks zur Erkennung von Prozessanomalien und Optimierung von Maschineneinstellungen.
Ein globaler Chemiehersteller kämpfte mit Ineffizienzen durch intransparente Produktionsdaten. Maschineneinstellungen basierten auf Erfahrung statt auf Daten, und Prozessanomalien wurden zu spät erkannt.
Wir haben eine Machine-Data-Analytics-Lösung auf Databricks implementiert, die Sensordaten aus der gesamten Produktion aufnimmt. Prädiktive Modelle identifizieren Anomalien bevor sie zu Ausschuss führen und empfehlen optimale Maschineneinstellungen für jede Charge.
Produktionskosten sanken messbar, das Produktionsvolumen stieg und der Energieverbrauch wurde besser planbar. Die Qualitätsvarianz zwischen Schichten wurde reduziert.
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