Branschlösningar för maskin- och anläggningsteknik

Maskin- och anläggningsteknik
Hela Industri 4.0 bygger nästan uteslutande på data. För att kunna bearbeta dessa data snabbt, säkert och effektivt behöver du experter som mprofi vid din sida. Vi stödjer dina processer med artificiell intelligens, robotteknik och molnbaserad teknik. Ta kontakt med oss.
Upptäck nu!

Maskin- och anläggningsteknik

maskinindustrin hör till de 3 viktigaste industrisektorerna i Tyskland och är starkt exportorienterad. Med mer än 900.000 anställda i Tyskland och ca 300.000 anställda utomlands är branschen en stor arbetsgivare. 60 % av omsättningen är hänförlig till export.

Dynamiken i samband med den digitala omvandlingen ställer tyska och även schweiziska företag inför utmaningen att identifiera och framgångsrikt utnyttja den befintliga digitaliseringspotentialen. Buzzwords här är Internet of Things (IoT), Big Data, artificiell intelligens eller maskininlärning.

I Schweiz består industrin huvudsakligen av högt specialiserade små och medelstora företag (SME). Både schweiziska och tyska företag inom maskin- och anläggningsteknik har ett gott rykte i hela världen och står för kvalitet, i likhet med bilindustrin och den kemiska och farmaceutiska industrin.

Missa inte anslutningen!

Dra nytta av vår digitala expertis som bygger på 25 års erfarenhet.

Utbilda interna digitala experter!

Vi utbildar och följer med dina medarbetare genom hela omvandlingsprocessen.

Lösningar för digitalisering inom maskin- och anläggningsteknik

Digitalisering är ett viktigt ämne inom maskin- och anläggningsteknik. Effektivitet och produktivitet kan ökas genom att produktionsprocesser kopplas samman i nätverk och arbetsflöden automatiseras. Tillämpningen av digital teknik kan användas inom olika områden av maskin- och anläggningsteknik:

I det följande presenteras lösningar, implementeringsalternativ och tillämpningsexempel för digitalisering inom maskin- och anläggningsteknik:

1. IoT-teknik
En möjlighet till digitalisering är implementeringen av IoT-teknik. Här utrustas maskiner och anläggningar med sensorer som samlar in data i realtid och vidarebefordrar dem till en central plattform. Baserat på dessa data kan underhållsarbetet planeras och utföras bättre, vilket ökar maskinernas och anläggningarnas tillgänglighet och livslängd. Det är också möjligt att optimera produktionsprocesser genom att analysera data och identifiera svaga punkter.
2. Förstärkt verklighet (AR) och virtuell verklighet (VR)
AR- och VR-teknik kan till exempel användas vid planering och design av maskiner och utrustning. Med hjälp av AR-glasögon kan konstruktörer designa maskiner och anläggningar i virtuell verklighet och i realtid se hur ändringar påverkar designen. AR- och VR-teknik kan också användas vid underhåll av maskiner och anläggningar, till exempel för att visualisera reparationsinstruktioner eller utbildning.
3. Automatisering av processer
Vid automatisering av processer kan till exempel robotteknik och artificiell intelligens användas. Robotar kan ta över repetitivt och farligt arbete, vilket ökar säkerheten och effektiviteten i arbetsprocesserna. Artificiell intelligens kan hjälpa till att analysera data i realtid och fatta beslut automatiskt. På så sätt kan maskiner t.ex. reagera automatiskt på produktionsproblem och optimera processer.
4. Förbättra servicekvalitet och kundlojalitet
Genom att integrera sensorteknik och Internet of Things (IoT) kan anläggningar och maskiner övervakas och analyseras i realtid. På så sätt kan underhållsbehov upptäckas och åtgärdas i ett tidigt skede innan funktionsstörningar eller fel uppstår. Detta leder till högre tillgänglighet för maskiner och anläggningar och minimerar stilleståndstiderna i produktionen. Dessutom kan serviceförfrågningar göras och behandlas enkelt via digitala kanaler som appar eller webbportaler. Snabb och effektiv problemlösning ökar kundnöjdheten och därmed kundlojaliteten.
5. Nya affärsmodeller
Dessutom öppnar digitaliseringen inom maskin- och anläggningskonstruktion också upp för nya affärsmodeller. Genom att samla in och analysera data kan tillverkarna till exempel erbjuda pay-per-use-modeller där kunden bara betalar för den faktiska användningen av maskinen. Implementeringen av maskininlärningsmodeller kan också leda till nya service- och affärsmodeller, till exempel genom att skapa prediktiva modeller för underhållsbehov.

Slutsats

Digitaliseringen inom maskin- och anläggningsteknik erbjuder på det hela taget en mängd möjligheter för B2B-företag. Intelligent nätverkande och analys av data kan optimera processer, förbättra servicekvaliteten och öppna upp för nya affärsmodeller. Men ett framgångsrikt genomförande kräver också motsvarande investeringar och en digital strategi. Men de som klarar dessa utmaningar kan få en viktig konkurrensfördel och vara förberedda för framtiden.