Wie bringt man datengetriebene Industrialisierungsvorhaben erfolgreich in den industriellen Alltag? Bei der Beantwortung dieser Frage im Kontext der Stahlindustrie begegnen einem auf dem Weg viele Herausforderungen - von der nahtlosen Integration vielfältiger Datenquellen über die Automatisierung komplexer Prozesse bis hin zur Gewährleistung höchster Datensicherheit. Gemeinsam mit RHI Magnesita haben wir uns dem bei der Entwicklung der Health Check Plattform gestellt und teilen hier unsere Erfahrungen und Lösungsansätze.

Manuelle Inspektionen und der frühzeitige Austausch von Bauteilen gehören in vielen Stahlwerken zum Alltag – doch das kostet Zeit und Geld. RHI Magnesita hat mit der Health-Check-Plattform gemeinsam mit Alpamayo eine Lösung entwickelt, die Stahlwerke zur datenbasierten und proaktiven Instandhaltung befähigt. In unserem gemeinsamen fmpro Service Artikel erhalten Sie nicht nur Einblicke in unsere Zusammenarbeit, sondern erfahren auch, wie wir gemeinsam typische Herausforderungen aus OEM-Sicht erfolgreich bewältigt haben.

Foundation models like TimeGPT have generated a lot of excitement, with the potential to revolutionize how we handle industrial time series data. Imagine building a model that can seamlessly transfer insights across different assets and detect rare failures based on patterns observed elsewhere. But does TimeGPT live up to the hype? In our latest post, we share the results of our hands-on experiment with real industrial data—highlighting the current limitations, challenges, and why we're still a few steps away from this AI dream.

Imagine starting your day without your morning coffee because your machine failed. Now, imagine the stakes are much higher—like 180 tons of molten steel spilling onto a factory floor. Machine failures in industry can lead to catastrophic consequences, but predictive, data-driven maintenance can prevent them. In this post, we introduce our DeepFMEA framework, an approach that simplifies the development of diagnostic tools, making predictive maintenance way more effective by bridging the gap between data and process expertise. Read on to learn more and download our DeepFMEA Paper for in-depth insights.

You’ve invested in AI, hired data scientists, and seen “promising results” in pilot projects. But you're still missing the impact on your operations? In this blog post, we dive into the often-overlooked challenges of scaling AI from concept to industrial-grade deployment. Discover why static AI models fall short in dynamic production environments and how MLOps can transform your AI initiatives into reliable, adaptive solutions that create real value. Ready to take your AI strategy to the next level? Then dive in to learn more.

Die Integration von KI in die Zustandsüberwachung birgt enormes Potenzial, doch ihr wahrer Wert entfaltet sich erst, wenn Ingenieure ihr tiefes Fachwissen mit den Fähigkeiten der KI verbinden. Diese Synergie bildet die Grundlage für eine wirklich effektive und vorausschauende Überwachung. Erfahren Sie hier, wie Sie beides erfolgreich kombinieren können, um eine optimale Zustandsüberwachung zu erreichen.

Es ist längst bekannt, dass Predictive Maintenance (PdM) für Maschinenbetreiber erhebliche Vorteile bietet. Doch das immense Potenzial, das PdM für Original Equipment Manufacturers (OEMs) bereithält, bleibt oft unbeachtet. Durch die Integration von PdM-Systemen können OEMs Potenziale nutzen, die weit über reine Kostensenkungen hinausgehen – sie öffnen Türen zu neuer Wertschöpfung und zu innovativen Servicemodellen. Lesen Sie hier, warum Maschinenhersteller jetzt über Predictive Maintenance nachdenken sollten.

Die intelligente Produktionsmaschine ist in Großunternehmen längst Realität. Wie steht es jedoch um den Einsatz von Manufacturing Prognostics im Mittelstand? In diesem Blogbeitrag beleuchten wir die Herausforderungen und die Chancen, die datengetriebene Fertigungslösungen für den Mittelstand bieten. Hier erfahren Sie, wie kleine und mittlere Unternehmen trotz begrenzter Ressourcen in der digitalen Transformation erfolgreich mithalten können.

Curious why predictive maintenance initiatives often fall short? In this blog post, we explore the five most common pitfalls machine manufacturers face and offer practical tips to help you navigate these challenges. From misaligned strategies to unrealistic expectations, this overview provides a concise guide to avoiding the mistakes that can hinder your success. Read on to ensure your predictive maintenance efforts stay on track and deliver the desired results.