Logo der Machine Analytics Software PREKIT

Verwandeln Sie Ihre Prozessdaten und Ihr Know-How in datenbasierte Einblicke für Predictive Maintenance und Quality

zeigt Maschine und PREKIT Frontend
Bewährte Technologiebausteine nutzen
KI-Algorithmen in einem standardisierten Prozess entwickeln
Sofort einsatzbereit durch vollautomatisierte MLOps

Wie das funktioniert?

PREKIT's transparent nachvollziehbare Empfehlungen befähigen Ihr Team zur proaktiven Wartung und Prozessoptimierung

In 5 einfachen Schritten:

Sie haben Ihre Maschinen bereits vernetzt und können flexibel auf Ihre Daten zugreifen? PREKIT besteht aus mehreren Modulen, die nahtlos in Ihre bestehende Datenarchitektur integriert werden können. In diesem Fall gelangen Sie hier direkt zur Algorithmen-Entwicklung.

1

Vernetzen Sie Ihre Maschinen

Ihre Verbindung zur Maschine

Wir stellen Ihnen ein oder mehrere vorkonfigurierte LTE-Edge-Gateways zur Verfügung.
Diese können Sie im Schaltschrank Ihrer Maschine installieren und via Ethernet mit der Maschinensteuerung verbinden.

Automatische Signal-Erkennung

Das Edge-Gateway verbindet sich automatisch mit PREKIT und registriert die neue Maschine

PREKIT erkennt via OPC-UA alle für Diagnosezwecke verfügbaren Sensoren und Steuerungssignale.

2

Verwalten Sie Ihre Daten

Ihre Datenplattform

PREKIT ermöglicht Ihnen präzise Kontrolle über…

Datenhoheit: Legen Sie fest, welche Daten erfasst, und ob diese on Edge oder in der Cloud gespeichert und verarbeitet werden.

Datenmodell: Ergänzen Sie Ihre Daten um Kontextinformationen, indem Sie den entsprechenden Systemelementen und Prozessschritten Signale zuweisen.

Datenmanagement

Basierend auf Ihrer individuellen Konfiguration erstellt PREKIT ein maßgeschneidertes Datenmodell inklusive Datenmanagement-Plattform für Ihre Maschine.

Mit dieser können Sie Ihre Daten speichern und jederzeit flexibel auf sie zugreifen.

Ihr Digitaler Zwilling

Mit PREKIT haben Sie so binnen weniger Tage Ihren Digitalen Zwilling für die Zustands- und Prozessüberwachung definiert und bereitgestellt.
Er bildet die Grundlage für Ihre industrielle Analytik und KI
Flexibel skalierend - für das Monitoring einzelner Maschinen bis hin zu gesamten Flotten
Flexibler und einfacher Zugriff via API und Python-SDK

Analytik und KI

PREKIT basiert auf unserem DeepFMEA-Framework. So können Sie in PREKIT Ihre, Monitoring-, Diagnostik- und Prognostik-Algorithmen in einem einfachen und strukturierten Prozess konfigurieren, bereitstellen und steuern.

Möchten Sie mehr darüber erfahren, wie das DeepFMEA Framework IhrProzesswissen systematisch mit Ihren Prozessdaten kombiniert, um zuverlässigereVorhersagen zu ermöglichen? Hier finden Sie eine ausführliche Erklärung: DeepFMEA Framework

3

Definieren Sie Ihr erstes Ziel

Ihr Use-Case

Sie bestimmen, welche kritischen Fehlermodi PREKIT identifizieren und vorhersagen soll.

Und Sie definieren die typischen Konsequenzen sowie die Handhabung dieser Fehler.

Risko-Minimierung

Darauf aufbauend berechnet PREKIT für diese Fehlermodi jeweils ein ökonomisches Risikoprofil.

Anhand dessen wird anschließend die Effektivität entwickelter Algorithmen in Bezug auf die Risikominimierung bewertet.

4

Profitieren Sie von kontinuierlich lernenden Algorithmen

KI-gestütztes Monitoring

PREKITs probabilistischer Überwachungsalgorithmus lernt, wie sich Ihre Anlage und der von ihr ausgeführte Prozess im gesunden Zustand verhält.

Und informiert je nach Bedarf Maschinenführer und Instandhalter, wenn eine Anomalie erkannt wird. Inklusive der Informationen, die benötigt werden, um deren Erkennen transparent nachzuvollziehen und den Fehler zu lokalisieren.

Verknüpft mit Ihrer Fachexpertise

PREKIT bietet Ihren Instandhaltern und Maschinenführern intuitive Werkzeuge, die das Interpretieren von Anomalien und deren Zuordnung zu spezifischen Fehlermodi ermöglichen.

Außerdem können diese um bekannte analytische Zusammenhänge abzubilden virtuelle Sensoren definieren, die automatisch auf den Daten Ihrer gesamten Maschinenpopulation berechnet werden.

KI-gestütze Diagnostik

PREKIT trainiert und kombiniert verschiedene Diagnosealgorithmen, die die wahrscheinlichsten Fehlermodi identifizieren, sobald eine Anomalie erkannt wird. Dies ermöglicht es Maschinenführern und Instandhaltern, diese Fehler so effizient wie möglich zu managen.

Die Performance dieser Algorithmen testet PREKIT anhand Ihrer definierten Ziele, den zugehörigen Risikoprofilen und automatisch daraus abgeleiteten Performance-Indikatoren.

5

Nutzen Sie Monitoring- und Diagnostik-Tools

Verknüpft mit Ihrer Fachexpertise

Sie behalten die Kontrolle darüber, welche Kennzahlen und Einblicke den einzelnen Nutzergruppen bereitgestellt werden.

Und in welcher Form Einblicke und Berichte bereitgestellt werden (via Whitelabel-Dashboards, individuellen Applikationen oder API-Integrationen).

Vollautomatisierter Betrieb (MLOps)

PREKIT passt die Algorithmen an den Betriebskontext jeder Maschine an.

Und stellt sie als effektive Monitoring- und Diagnostik-Tools zur Verfügung.

Dabei überwacht PREKIT kontinuierlich die Datenqualität und die Leistung der Algorithmen. Nach Bedarf und Möglichkeit werden die Algorithmen darauf aufbauend automatisch angepasst und optimiert.

Sie möchten mehr über den Unterschied zwischen KI-Modellen und industriereifen KI-Lösungen erfahren? Hier finden Sie einen Überblick: MLOps für industrielle Analytics

Eine neue Dimension der Innovation

Optimieren Sie den Betrieb und die Wartung Ihrer Maschinen mit fortschrittlichster Zustands- und Prozessüberwachung
Zeigt Maschine und Maschine in PREKIT Frontend

Spezifische Einblicke jenseits des klassischen Attention-Index

Wahrscheinlichste fehlerverursachende Systemelemente und Fehlermodi - verknüpft mit konkreten Handlungsempfehlungen
Gesunder Betriebsbereich für eine gegebene Prozessparametrierung
Beispiele ähnlicher Ereignisse in der Vergangenheit und von anderen Maschinen
Wie vertraut Ihr Entscheidungsmodell mit dem aktuellen Betriebskontext ist

Flexibel Bereitgestellt

Whitelabel Dashboards
Individuelle Dashboards und Applikationen
API und Python-SDK
Nahtlos integriert in Ihre Prozesse

Für eine reduzierte Total Cost of Ownership

Weniger ungeplante Stillstandszeiten
Weniger Ausschuss
Maximale Produktivität
Effektivere Instandhaltung

Ihre Anywhere-to-End Lösung

PREKIT setzt sich aus einer Vielzahl modularer Services zusammen. Das heißt sie können mit PREKIT nahtlos an Ihre bestende Datenarchitektur andocken und diese, wo nötig, ergänzen.

Zeigt Modulare Bestandteile von PREKIT
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Dateneinblicke für Anwender, die Probleme verstehen wollen

Wahrscheinlichste fehlerverursachende Systemelemente und Fehlermodi - verknüpft mit konkreten Handlungsempfehlungen
Gesunder Betriebsbereich für eine gegebene Prozessparametrierung
Beispiele ähnlicher Ereignisse in der Vergangenheit und von anderen Maschinen
Wie vertraut Ihr Entscheidungsmodell mit dem aktuellen Betriebskontext ist