Brancheløsninger til maskin- og anlægsteknik

Maskin- og anlægsteknik
Hele Industri 4.0 er næsten udelukkende afhængig af 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. Kom i kontakt med os.
Gå på opdagelse nu!

Maskin- og anlægsteknik

maskinteknik er blandt de tre vigtigste industrisektorer i Tyskland og er stærkt orienteret mod eksport. Med mere end 900.000 ansatte i Tyskland og omkring 300.000 ansatte i udlandet er sektoren en stor arbejdsgiver. 60 % af omsætningen stammer fra eksport.

Dynamikken i forbindelse med den digitale transformation stiller gentagne gange tyske og også schweiziske virksomheder over for udfordringen med at genkende og med succes udnytte det eksisterende digitaliseringspotentiale. Buzzwords her er Internet of Things (IoT), Big Data, Artificial Intelligence eller Machine Learning.

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 godt af et godt omdømme verden over og står for kvalitet, ligesom bilindustrien og den kemiske og farmaceutiske industri.

Gå ikke glip af forbindelsen!

Drag fordel af vores digitale ekspertise, som vi har opbygget gennem 25 års erfaring.

Uddan interne digitale eksperter!

Vi uddanner og ledsager dine medarbejdere gennem hele transformationsprocessen.

Løsninger til digitalisering i maskin- og anlægsteknik

Digitalisering er et vigtigt emne inden for maskin- og anlægsteknik. Effektivitet og produktivitet kan øges ved at netværke produktionsprocesser og automatisere arbejdsgange. Anvendelsen af digitale teknologier kan bruges på forskellige områder inden for maskin- og anlægsteknik:

I det følgende præsenteres løsninger, implementeringsmuligheder og anvendelseseksempler for digitalisering inden for maskin- og anlægsteknik:

1. IoT-teknologier
En mulighed for digitalisering er implementeringen af IoT-teknologier. Her udstyres maskiner og anlæg med sensorer, der indsamler data i realtid og sender dem videre til en central platform. Baseret på disse data kan vedligeholdelsesarbejdet planlægges og udføres bedre, hvilket øger maskinernes og anlæggenes tilgængelighed og levetid. Det er også muligt at optimere produktionsprocesser ved at analysere data og identificere svage punkter.
2. Augmented Reality (AR) og Virtual Reality (VR)
AR- og VR-teknologier kan f.eks. bruges 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 træning.
3. Automatisering af processer
Ved automatisering af processer kan man f.eks. bruge robotteknologi og kunstig intelligens. Robotter kan overtage gentaget og farligt arbejde, hvilket øger sikkerheden og effektiviteten i arbejdsprocesserne. Kunstig intelligens kan hjælpe med at analysere data i realtid og træffe beslutninger automatisk. På den måde kan maskiner f.eks. reagere automatisk på produktionsproblemer og optimere processer.
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 funktionsfejl eller svigt. Det fører til højere tilgængelighed af maskiner og anlæg og minimerer nedetider i produktionen. Derudover kan serviceanmodninger nemt indgives og behandles via digitale kanaler som apps eller webportaler. Hurtig og effektiv problemløsning øger kundetilfredsheden og dermed kundeloyaliteten.
5. Nye forretningsmodeller
Derudover åbner digitaliseringen inden for maskin- og anlægskonstruktion også op for nye forretningsmodeller. Ved at indsamle og analysere data kan producenterne f.eks. tilbyde pay-per-use-modeller, hvor kunden kun betaler for den faktiske brug af maskinen. Implementeringen af maskinlæringsmodeller kan også føre til nye service- og forretningsmodeller, for eksempel ved at skabe forudsigelige modeller for vedligeholdelsesbehov.

Konklusion

Overordnet set giver digitalisering inden for maskin- og anlægsteknik en lang række muligheder for B2B-virksomheder. Intelligent networking og analyse af data kan optimere processer, forbedre servicekvaliteten og åbne op for nye forretningsmodeller. Men en vellykket implementering kræver også tilsvarende investeringer og en digital strategi. Men de, der mestrer disse udfordringer, kan få en vigtig konkurrencefordel og være forberedt på fremtiden.