Maskin- og anlægsteknik
Hele Industri 4.0 er næsten udelukkende baseret på data. For at kunne behandle disse data hurtigt, sikkert og effektivt har du brug for eksperter som mprofi ved din side. Vi understøtter dine processer omkring kunstig intelligens, robotteknologi og cloud-on-demand-teknik. Tag kontakt med os.
Opdag nu!

Maskin- og anlægsteknik

maskinteknik er blandt de tre vigtigste industrisektorer i Tyskland og er stærkt eksportorienteret. Med mere end 900 000 ansatte i Tyskland og ca. 300 000 ansatte i udlandet er sektoren en stor arbejdsgiver. 60 % af omsætningen kan tilskrives eksporten.

Dynamikken i forbindelse med den digitale transformation stiller gentagne gange tyske og også schweiziske virksomheder over for den udfordring, at de skal erkende og udnytte det eksisterende digitaliseringspotentiale med succes. Buzzwords her er Internet of Things (IoT), Big Data, kunstig intelligens eller maskinlæring.

I Schweiz består industrien hovedsageligt af højt specialiserede små og mellemstore virksomheder (SMV'er). Både schweiziske og tyske virksomheder inden for maskin- og anlægsindustrien nyder et godt ry på verdensplan og står for kvalitet i lighed med bilindustrien og den kemiske og farmaceutiske industri.

Du må ikke gå glip af forbindelsen!

Få gavn af vores digitale ekspertise, som vi har opnået gennem 25 års erfaring.

Uddannelse af interne digitale eksperter!

Vi uddanner og ledsager dine medarbejdere gennem hele transformationsprocessen.

Løsninger til digitalisering inden for maskin- og anlægsindustrien

Digitalisering er et vigtigt emne inden for maskin- og anlægsindustrien. Effektiviteten og produktiviteten kan øges ved at skabe netværk mellem produktionsprocesser og automatisere arbejdsgange. Anvendelsen af digitale teknologier kan anvendes inden for forskellige områder af maskin- og anlægsindustrien:

I det følgende præsenteres løsninger, implementeringsmuligheder og eksempler på anvendelse af digitalisering inden for maskin- og anlægsindustrien:

1. IoT-teknologier
En mulighed for digitalisering er implementering af IoT-teknologier. Her udstyres maskiner og anlæg med sensorer, der indsamler data i realtid og videresender dem til en central platform. På baggrund af disse data kan vedligeholdelsesarbejdet planlægges og udføres bedre, hvilket øger maskinernes og anlæggenes tilgængelighed og levetid. Det er også muligt at optimere produktionsprocesserne ved at analysere data og identificere svage punkter.
2. Augmented Reality (AR) og Virtual Reality (VR)
AR- og VR-teknologier kan f.eks. anvendes til planlægning og design af maskiner og udstyr. Ved hjælp af AR-briller kan designere designe maskiner og anlæg i virtual reality og se i realtid, hvordan ændringer påvirker designet. AR- og VR-teknologier kan også bruges til vedligeholdelse af maskiner og anlæg, f.eks. til at visualisere reparationsinstruktioner eller uddannelse.
3. Automatisering af processer
Ved automatisering af processer kan der f.eks. anvendes robotteknologi og kunstig intelligens. Robotter kan overtage gentagende og farligt arbejde og dermed øge sikkerheden og effektiviteten i arbejdsprocesserne. Kunstig intelligens kan hjælpe med at analysere data i realtid og træffe beslutninger automatisk. Dette gør det muligt for maskinerne f.eks. at reagere automatisk på produktionsproblemer og optimere processerne.
4. Forbedring af servicekvalitet og kundeloyalitet
Ved at integrere sensorteknologi og Internet of Things (IoT) kan anlæg og maskiner overvåges og analyseres i realtid. På den måde kan vedligeholdelsesbehov opdages og afhjælpes på et tidligt tidspunkt, før der opstår fejl eller svigt. Dette fører til højere tilgængelighed af maskiner og anlæg og minimerer produktionsstop. Desuden kan serviceanmodninger nemt foretages og behandles via digitale kanaler som f.eks. apps eller webportaler. Hurtig og effektiv problemløsning øger kundetilfredsheden og dermed kundeloyaliteten.
5. Nye forretningsmodeller
Desuden åbner digitaliseringen inden for maskin- og anlægsbyggeri også op for nye forretningsmodeller. Ved at indsamle og analysere data kan producenterne f.eks. tilbyde modeller med betaling pr. brug, hvor kunden kun betaler for den faktiske brug af maskinen. Implementeringen af maskinlæringsmodeller kan også føre til nye service- og forretningsmodeller, f.eks. ved at skabe forudsigelsesmodeller for vedligeholdelsesbehov.

Konklusion

Alt i alt giver digitaliseringen inden for maskin- og anlægsindustrien et væld af muligheder og muligheder for B2B-virksomheder. Intelligent netværksdannelse og analyse af data kan optimere processer, forbedre servicekvaliteten og åbne op for nye forretningsmodeller. En vellykket gennemførelse kræver dog også tilsvarende investeringer og en digital strategi. Men de, der mestrer disse udfordringer, kan opnå en vigtig konkurrencefordel og være forberedt på fremtiden.