Drei Aufgaben aus der Fertigung: Messwerte einer Schicht zuordnen, Prozessverläufe vergleichen und steigende Nacharbeit erkennen. KI-Pipelines und KI-Notebooks gehören zum IoT Data Hub. Der Copilot ergänzt die Analysen in Manufacturing Insights.
KI-Pipelines: Messwerte für die Analyse vorbereiten.
Zeitstempel vereinheitlichen, Einheiten umrechnen, Schichten zuordnen: Beschreiben Sie die benötigte Verarbeitung. Die KI erzeugt den Code, den Sie prüfen und mit Beispieldaten testen können.
Nach der Prüfung starten Sie die Pipeline. Sie wendet die erstellte Logik auf den laufenden Datenstrom an. Die KI unterstützt die Entwicklung; Regeln und Ergebnisse bleiben prüfbar.
KI-Pipelines entdeckenKI-Pipelines und KI-Notebooks sind Werkzeuge des IoT Data Hub.„Vereinheitliche die Zeitstempel und ordne die Messwerte den Schichten zu.“
Für die Schichtzuordnung benötigen Sie Zeitstempel, Werkzeitzone und Schichtplan. Prüfen Sie auch Schichten über Mitternacht und fehlende Werte.
KI-Notebooks: Warum unterscheiden sich die Schichten?
Stellen Sie eine Frage zu gespeicherten Produktionsdaten. Das KI-Notebook erzeugt Python-Code für die Auswertung und zeigt die Ergebnisse als Tabellen oder Diagramme. Mit Anschlussfragen ändern Sie den Vergleich oder grenzen die betroffenen Produkte ein.
KI-Notebooks entdecken„Vergleiche die Prozessverläufe von Produkt A in der Früh- und Spätschicht. Wo unterscheiden sie sich?“
Vergleichen Sie dieselbe Produktvariante unter vergleichbaren Bedingungen. Prüfen Sie Datenanzahl, fehlende Werte und Berechnung, bevor Sie den Unterschied bewerten.
Copilot: Welche Anlage braucht Ihre Aufmerksamkeit?
Der Manufacturing Analytics Copilot untersucht die verfügbaren Daten der Insights-Module im Hintergrund. Steigt beispielsweise die Nacharbeit an einer Linie, kann er die Auffälligkeit als Data Story mit Zeitraum, Vergleich und Datenbelegen aufbereiten.
Ihr Team prüft den Hinweis und fragt im Chat nach: Betrifft die Veränderung alle Produkte oder eine bestimmte Variante? Die verknüpften Analysen helfen bei der weiteren Untersuchung. Ursache und Maßnahme klären Sie mit den Prozessverantwortlichen.
Manufacturing Analytics Copilot entdeckenQualitätsdaten zeigen, dass sich die Nacharbeit verändert hat. Für die Untersuchung möglicher Ursachen braucht es zusätzliche Informationen, etwa Prozessparameter oder Teilehistorien.
30-Minuten-Produktdemo
Welche Produktionsfrage möchten Sie mit KI untersuchen?
In 30 Minuten zeigen wir an Beispieldaten, wie Sie Daten aufbereiten, einen Schichtvergleich erstellen oder eine auffällige Anlage untersuchen. Gemeinsam klären wir, welche Daten für Ihre Frage nötig sind. Für die Demo müssen Sie keine Daten vorbereiten.