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Industrial Analytics als Geschäftsbereich etabliert

Innovationen aus dem Spitzencluster in neuen Business-Bereich umgesetzt
Industrial Analytics als neues Geschäftsmodell

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Seine Erfahrungen aus zwei Innovationsprojekten im Spitzencluster it‘s OWL hat Weidmüller weiterentwickelt und in das Geschäftsmodell Industrial Analystics überführt. Bild: Weidmüller
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Auf Basis zweier Innovationsprojekte im Spitzencluster it‘s OWL hat Weidmüller erfolgreich den neuen Geschäftsbereich Industrial Analytics etabliert.

Seit 2013 beschäftigt sich Weidmüller verstärkt mit dem Thema Industrie 4.0. Erste Ansätze dazu hat der Verbindungstechnik-Spezialist in den it‘s OWL Projekten Self-X-Pro und Innoarchit gesammelt. Insbesondere die Erfahrungen zum Thema Condition Monitoring und Preventive Maintenance wurden nicht nur in der eigenen Produktion angewendet, sondern aufgenommen, weiterentwickelt und in ein neues Geschäftsmodell überführt: So hat der Spezialist für Verbindungstechnik eine eigene Business Unit für den Bereich Industrial Analytics etabliert.

Mit Industrial Analytics können Kunden in Zusammenarbeit mit den Data Scientists von Weidmüller Mehrwert aus ihren Maschinen- und Produktionsdaten gewinnen. Dabei werden Machine Learning und künstliche Intelligenz eingesetzt, um zum Beispiel Anomalien zu erkennen oder Fehler vorherzusagen.

Der neue Geschäftsbereich Industrial Analytics unterscheidet sich stark von den bisherigen Bereichen bei Weidmüller – nicht nur strukturell, sondern auch die Geschäftsmodelle betreffend. Das anvisierte Modell ist der Verkauf von Maschinen- und Anlagenverfügbarkeit mithilfe von Predictive Maintenance und Condition Monitoring. Das Portfolio wird sukzessive um weitere Analysebausteine erweitert.

Ein Beispiel ist eine Automated Machine Learning Software für den Maschinen- und Anlagenbau, die den Maschinenbauer und -betreiber befähigt, das Potenzial Machine Learning für sein Anwendungsproblem eigenständig zu erschließen. Die Automated Machine Learning Software führt den Nutzer durch den Prozess der Modellentwicklung. Dadurch wird Komplexität reduziert und der Nutzer kann sich auf sein Wissen zum Maschinenverhalten fokussieren. So kann der Maschinenexperte eigenständig und ohne spezielles KI-Wissen die Weiterentwicklung der Modelle vorantreiben.

www.its-owl.de

www.weidmueller.de;

EMO Halle 9, Stand F32


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