Konsortialprojekte
Ablauf
Unsere Konsortialprojekte dienen den Projektteilnehmern dazu, ihre eigenen Prozesse und Lösungen in einer Zusammenarbeit mit Gleichgesinnten zu überprüfen und signifikant zu verbessern. Das Grundgerüst der Projekte bilden (1) offene Insights-Events, um alle Teilnehmer zu vernetzen, (2) kurzfristig einschiebbare Innovation Helpdesks, um akute Herausforderungen im kleinen Kreis zu besprechen, (3) individuelle Workshops mit ausgewiesenen Spezialisten, um Schwachstellen aufzudecken und Lösungsansätze zu skizzieren, und (4) die Erarbeitung neuer Use Cases mit Wissenschaftlern und Technologieanbietern. Im Idealfall kann die Arbeit in den Konsortialprojekten in einer Sammlung, einem Plan oder sogar in einem neuen Lösungsvorgehen mit Toolunterstützung resultieren.
- All
- Smart Factory
- Quality
- Nachhaltigkeit
- Safety
Einsatz von Smart Services im Industrie 4.0-Umfeld
Smarte Produkte und Services bilden den Kern der meisten Anwendungsszenarien im Industrie 4.0-Umfeld. Smarte Produkte zeichnen sich dadurch aus, dass sie über die Fähigkeit verfügen, während ihres gesamten Lebenszyklusses vom Herstellprozess bis hin zum Einsatz bei Endkunden Daten zu sammeln und zu kommunizieren oder auch standardisierte Aufgaben autonom zu verrichten. Smart Services basieren auf der Aggregation und Analyse gesammelter Daten von Menschen, Maschinen und Prozessen. Sie erlauben insbesondere durch gezielte Prognosen, individuell konfigurierbare Angebote aufzubauen, bspw. für die Optimierung von Reparatur- und (Fern-)Wartungsabläufen, für die Kapazitätsplanung und die Gestaltung hochgradig individualisierter Service-Portfolios. >>
Cost savings through digitization of manufacturing
End-to-end digitization of production can increase the availability of equipment, materials, setup times and the ability to cooperate in the supply network. Important topics here are data acquisition and evaluation, decision support such as predictive maintenance, and the creation of transparency across all manufacturing processes. >>
Machine learning for production
Knowledge is gained from data and applied at all levels of the company's processes to generate added value. In this way, for example, design processes can be improved, product weaknesses identified and developments accelerated. The aim of the project "Machine Learning for Production and its Products" is to make machine learning accessible to companies for intelligent products and production processes.
Analytical Safety Management
With the "Analytical Safety Management" project, we would like to provide plant operators with a system for managing plant safety. The first component is a safety analysis, which provides you with a status report on the safety level of your machines. The result of the workshop is a list of necessary improvement measures with which you can significantly increase your safety level. Finally, a monitoring and optimization system is designed to maintain the safety status at a desired target level.
Steigerung der Nachhaltigkeit in der Produktion
All companies are required to demonstrably and effectively improve sustainability. In this project, participants are explained how to operate production processes more sustainably using new processes. With the help of KPIs, the success of the measures can be measured. >>
Pharmaceutical Production Processes
Pharmaceutical manufacturing is the process of industrial-scale synthesis of pharmaceutical drugs. The different processes are complex and difficult to control. >>
Analytical Product Quality
Our Production Lab helps to develop and optimize procedures and methods in quality management systems.