Big Data Lösungen vom Technologie-Führer
Die anfallenden Datenmengen in der industriellen Fertigung eröffnen die Chance, einen effizienteren und maximal zuverlässigen Gesamtprozess zu kreieren. ZF hat die Kompetenzen, übergeordnete Verfahren und Modelle zur Datenanalyse zu entwerfen, um kurzfristige Ergebnisse für den Kunden zu ermöglichen.
Als Getriebe- und Prüfsystemspezialist ist ZF in der Lage, nicht nur die Algorithmen auf die jeweilige Anwendung maßzuschneidern, sondern auch die für die Analyse notwendigen Daten. ZF profitiert selbst vom Nutzen von Data Analytics und bietet diese Services auch bei seinen Prüfständen an. Somit bietet ZF schon heute Lösungen für die Herausforderungen der Mobilität von morgen.
Eine effektive Datenauswertung während eines Produktlebenszyklus liefert wichtige Erkenntnisse und ermöglicht es so
- Prozesskosten zu senken
- die Qualität des aktuellen Produktes zu verbessern
- die Eigenschaften des Nachfolgers zu optimieren.
Automobilproduktionsanalyse
Folgende Programme/Produkte bieten wir an:
TATOO
TATOO 4 ermöglicht es Ihnen, strukturierte und unstrukturierte Daten während und/oder nach der Produktion in einer zentralen Datenbank zu speichern und damit für Auswertungen zur Verfügung zu stellen. TATOO 4 beherrscht den Umgang mit Daten im Big-Data-Bereich zuverlässig und bietet Ihnen zudem eine Benutzeroberfläche zur Analyse der gespeicherten Daten.
See: www.tatoo4.de
Guided Data Wrangling
Erschließt die Möglichkeiten für fortgeschrittene Analysen durch Qualitäts- und Produktionsspezialisten im Selbstbedienungsbetrieb und schafft eine Weiterqualifizierung von der deskriptiven Statistik zur Advanced Analytics.
Non-Conformance Reasoning
Non-Conformance Reasoning bietet eine automatische Mustererkennung von Daten und eine Musterbewertung durch Qualitätsexperten, die die Mehrdeutigkeit von NOK EoL-Tests erheblich reduziert. Dies kann dazu beitragen, vielversprechende Verbesserungen zu identifizieren, um NOK in Zukunft zu vermeiden, und liefert den Testingenieuren wertvolle Erkenntnisse für weitere Analysen (physisch oder datengesteuert).
wAIveGuard
wAIveGuard untersucht die verfügbaren Daten auf unbekannte Anomalien. Die Erkennung dieser Anomalien hilft bei der Identifizierung unerwarteter NOK, die dem Kunden als OK angezeigt werden.
Maintenance of Limits
Die KI-gestützte Pflege von Grenzwerten ermöglicht es, den vollen Wert Ihrer Daten auszuschöpfen. Aufgrund von Auslastungsbeschränkungen werden heute nur Produktmerkmalmessungen mit Grenzwerten gepflegt.
Alle anderen Daten werden nur gespeichert. Bei Kundenreklamationen oder zur Optimierung von Prozessen versuchen Ingenieure anhand der gespeicherten Daten Lösungen zu finden.
Die Pflege von Grenzwerten hilft den Ingenieuren bei der Definition von verzerrungsfreien Grenzwertvorschlägen, die eine Grundlage für die Qualitätskontrolle der Daten bilden.
Scorer
Mit der Scorer-Anwendung können komplexe Funktionen, wie das Finden von Mustern für NOK-Bewertungen, nach jedem Produktionsschritt ausgeführt werden. Der Scorer kann in der Nähe der Maschine implementiert werden, die die Aufgabe ausführt (prüfen, schweißen, schrauben, aushärten,...). Die Bewertung basiert in der Regel auf zuvor trainierten und verbesserten Modellen.
Know-how in allen Bereichen
ZF Test Systems führt bereits Datenanalytik für die Bereiche EoL-Prüfung und Produktion durch. Eine wichtige Grundlage hierfür ist die Kombination aus verschiedenen Know-how-Bereichen aus dem ZF-Konzern:
- Produktionsprozess-Know-how aus Getriebeproduktion seit über 100 Jahren
- Produkt-Know-how durch unzählige Anwendungen in den Bereichen Pkw, Lkw und der Industrietechnik
- Prüf-Know-how aus über 1.700 gelieferten Prüfständen im R&D und Produktionsbereich
- Angewandtes Datenanalytik-Know-how aus Themenfeldern wie Autonomous Operation, z.B. Mustererkennung