Von Data Analytics für Condition Monitoring und Predictive Maintenance profitieren

  • Zustandsüberwachung automatisieren
  • Mit vorausschauender Wartung zusätzlichen Service anbieten
  • Flotten und Umgebungen analysieren

Machen Sie aus Big Data Smart Data

Maschinen und Devices liefern schnell Unmengen an Daten. Nutzen Sie deshalb automatische Verfahren zum Beispiel für Cleansing- und Konsolidierungs-Prozesse. Elements for IoT integriert dafür Open-Source-Werkzeuge wie Jupyter Notebooks und unterstützt effiziente Analyse- und Publishing-Prozesse.

 

Aus dem IoT-Dashboard direkt in die Big-Data-Analyse mit Jupyter Notebook

Überwachen Sie Ihre Maschinen und Assets

Nach Cleansing und Vorverdichtung der Felddaten folgt die Suche nach relevanten Mustern etwa im Rahmen vorausschauender Wartung (Predictive Maintenance) sowie Analysen, die auf bekannte Größen und Ereignisse abgestimmt sind (Condition Monitoring). Im Ereignisfall greift dann die automatische Benachrichtigung zuständiger Stellen. Nutzen Sie solche Ereignisketten mit Elements for IoT und teilen Sie diese Verfahren in Ihrer Kunden- und User-Community.

 

Gewinnen Sie Übersicht mit Dashboards

Kunden, Flotten, Geräte, Devices, Zeitintervalle, Datenströme, Ereignisse, Maßnahmen und vieles mehr: Die beste Übersicht gewinnen Unternehmen, die Prinzipien wie Management by Exception und Drill Down einsetzen, mit maßgeschneiderten Dashboards. Zum Beispiel für das Geo-Monitoring und Geo-Fencing im Rahmen des Flottenmanagements oder im Rahmen vorausschauender Wartung.

Das Elements for IoT Dashboard einfach aus vordefinierten Widgets konfigurieren und mit Übersicht die Geräte im Feld managen

Daten sind das neue Öl!

Moderne Analysemethoden sind ein entscheidender Erfolgsfaktor für serviceorientierte Geschäftsmodelle rund um IoT und Industrie 4.0. Ein aktuelles White Paper erläutert den Stand der Technik und zeigt, was neuste Methoden in der Praxis leisten können. Eine Übersicht über Entwicklung und Perspektive einer Schlüsselwirtschaft liefert unser White Paper Data Science & Analytics.

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