{"id":3091,"date":"2021-02-09T09:32:10","date_gmt":"2021-02-09T08:32:10","guid":{"rendered":"https:\/\/www.it-ps.at\/?p=3091"},"modified":"2024-10-16T11:12:32","modified_gmt":"2024-10-16T09:12:32","slug":"it-ps_mechatronik-cluster","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.it-ps.at\/en\/it-ps_mechatronik-cluster\/","title":{"rendered":"IT-Power (Services) f\u00fcr den Mechatronik-Cluster"},"content":{"rendered":"\n<p>Wir freuen uns \u00fcber die Aufnahme in den Mechatronik-Cluster. In unserem neuesten Blogpost lesen Sie alles von&nbsp;Predictive&nbsp;Maintenance, \u00fcber&nbsp;Predictive&nbsp;Quality Assurance, bis zur Objekterkennung f\u00fcr die Qualit\u00e4tssicherung.<\/p>\n\n\n\n<!--more-->\n\n\n\n<h2 class=\"has-col-17-b-8-ed-color has-text-color wp-block-heading\"><strong><strong>IT-Power (Services) f\u00fcr den Mechatronik-Cluster<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Seit kurzem darf sich die IT-PS als Mitglied des Mechatronik-Clusters (MC; <a href=\"https:\/\/www.mechatronik-cluster.at\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">www.mechatronik-cluster.at\/<\/a>) r\u00fchmen. Der Mechatronik-Cluster ist ein branchen\u00fcbergreifendes Netzwerk f\u00fcr Unternehmen aus den Branchen Maschinen- und Anlagenbau, Metall, Elektrik, Elektronik Informations- und Kommunikationstechnik (IKT), sowie Forschungs- und Entwicklungseinrichtungen und Bildungseinrichtungen. Der Fokus dieses Clusters liegt auf der Kooperation, Projektinitiierung, und der Innovation, die daraus entstehen kann. Die Schwerpunktthemen sind Mobilit\u00e4t, Advanced Manufacturing, Industrie 4.0 und Robotik. Das Ziel ist die B\u00fcndelung von Potentialen und Kompetenzen, um damit die Innovationskraft und die internationale Wettbewerbsf\u00e4higkeit der Clusterpartner zu steigern, ganz besonders f\u00fcr kleine und mittlere Unternehmen (KMUs).<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Ungeplante Stillst\u00e4nde vermeiden<\/h3>\n\n\n\n<p>Die IT-Power Services k\u00f6nnen hier mit einigen bew\u00e4hrten Use Cases aus dem Data Science Bereich einen Beitrag leisten. Advanced Manufacturing und Industrie 4.0 sind unweigerlich mit dem Thema <strong>Predictive Maintenance<\/strong> verbunden, denn Produktionsmaschinen geh\u00f6ren zu den wichtigsten Assets in der Industrie. Ungeplante Stillst\u00e4nde m\u00fcssen unter allen Umst\u00e4nden vermieden werden. Hier kann Predictive Maintenance helfen. Dabei werden Sensordaten, die an der Maschine aufgezeichnet werden, analysiert und ausgewertet. So kann die Planung von Reparaturen unterst\u00fctzt werden, indem Abweichungen vom Normalzustand festgestellt werden (Anomaly Detection), die verbleibende Zeit bis zur n\u00e4chsten notwendigen Wartung (Remaining Useful Life, RUL) berechnet wird, oder der voraussichtliche Zeitpunkt des Ausfalls wichtiger Bauteile vorhergesagt wird (Time to Failure, TTF).&nbsp; All diese Ma\u00dfnahmen k\u00f6nnen die bestehende Planung unterst\u00fctzen und damit helfen, Stillst\u00e4nde in der Produktion zu reduzieren.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-image\"><figure class=\"aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.it-ps.at\/wp-content\/uploads\/2021\/02\/bild_pexcels_monitoring-1024x683.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-3101\" \/><figcaption>Photo by ThisIsEngineering from Pexels<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Qualit\u00e4tsstandards sichern<\/h3>\n\n\n\n<p>Ebenso wichtig ist es in der Fertigung, gleichbleibend hohe Qualit\u00e4tsstandards zu sichern. Bei diesem Ziel kann das IT-PS Data Science Team mit <strong>Predictive Quality Assurance<\/strong> unterst\u00fctzen. Die bestehenden Qualit\u00e4tssicherungsdaten k\u00f6nnen erg\u00e4nzt werden durch Vorhersagen aufgrund von historischen Daten und Sensordaten, die w\u00e4hrend des Produktionsprozesses aufgezeichnet werden. So k\u00f6nnen Intervalle f\u00fcr \u201ch\u00e4ndische\u201d Qualit\u00e4tssicherungsma\u00dfnahmen verl\u00e4ngert und damit Kosten gespart werden, unn\u00f6tige und teure zerst\u00f6rende Qualit\u00e4tssicherungsma\u00dfnahmen minimiert werden, und gezielte, verdachtsbasierte Qualit\u00e4tssicherungsma\u00dfnahmen durchgef\u00fchrt werden und so Ressourcen gezielter eingesetzt werden.&nbsp; &nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Qualit\u00e4tssicherung durch Bilderkennung<\/h3>\n\n\n\n<p>Einen Schritt weiter geht die Verwendung von <strong>Computer Vision, also Objekterkennung f\u00fcr die Qualit\u00e4tssicherung<\/strong>. Dabei werden Bilder aus Kameras dazu verwendet, die Produktqualit\u00e4t kontinuierlich zu \u00fcberwachen. Dies geschieht mit neuesten Methoden der Objekterkennung, n\u00e4mlich mittels Neuronaler Netze (Deep Learning). Ein Monitoring kann so Experten dabei unterst\u00fctzen, sich wiederholende T\u00e4tigkeiten besser durchzuf\u00fchren und Schwankungen durch Erm\u00fcdungserscheinungen zu minimieren.<\/p>\n\n\n\n<p>Das IT-Power Services Data Science Team freut sich schon auf interessante und innovative Kooperationen!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wir freuen uns \u00fcber die Aufnahme in den Mechatronik-Cluster. 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