Es wird Ihnen hier die Gelegenheit gegeben, sich ein Bild davon zu machen, wie Partner aus unserem Netzwerk die Datenanalyse und -auswertung erfolgreich umgesetzt haben.
Do you want to see our content in English?
x
Maschinendaten analysieren, Muster erkennen, Entscheidungen automatisieren. Zur Analyse von Produktionsdaten oder vorausschauenden Wartung finden Sie hier praxisbewährte Lösungen aus unserem Netzwerk. Skalierbar, verständlich und sofort einsetzbar.
Die hier vorgestellten Technologien und Anwendungen stammen von erfahrenen Partnern unseres Netzwerks. Sie wurden in der industriellen Praxis erprobt und lassen sich flexibel in Ihre bestehende Systemlandschaft integrieren.
achtBytes ist ein deutsches Corporate Start-Up der STEGO Gruppe. Es ist ein Softwareunternehmen mit der...
ALD Vacuum Technologies entwirft, konstruiert und produziert fortschrittliche Anlagen für die...
autosen bietet Sensoren, Automatisierungstechnik und setzt für Kunden Potenziale des IIoT in die...
b.telligent ist eine technologieunabhängige Beratung mit Fokus auf die Optimierung digitaler und...
Wir sind CREM SOLUTIONS, ein Anbieter von Softwarelösungen für das Immobilienmanagement. Wir entwickeln...
Cumulocity bietet eine AIoT-Plattform der Enterprise-Klasse, die Assets effizient verbindet und...
DeDeNet unterstützt Unternehmen bei der Digitalisierung von Geschäftsprozessen und ist dabei...
doubleSlash steht für Wertschöpfung mit digitalen Lösungen und entwickelt softwarebasierte Produkte in...
Endress+Hauser ist ein führender Anbieter von Messgeräten, Dienstleistungen und Lösungen für...
Die ifm Unternehmensgruppe entwickelt, produziert und vertreibt weltweit Sensoren, Steuerungen, Software...
Die Welt der motion plastics - Die Welt befindet sich in ständiger Bewegung. Und wo sich Bewegung...
Die in.hub GmbH ist Spezialist für Zustandsüberwachung im industriellen Umfeld. Ziel der in.hub ist es,...
Immer mehr Industrieunternehmen erfassen und visualisieren ihre Maschinen-, Prozess- oder Energiedaten – ein wichtiger erster Schritt hin zu mehr Transparenz. Doch die reine Darstellung von Daten reicht oft nicht aus, um operative Probleme zu lösen oder fundierte Entscheidungen abzuleiten.
Datenanalyse geht einen entscheidenden Schritt weiter: Sie ermöglicht es, Muster in historischen und Echtzeitdaten zu erkennen, Ausfälle vorherzusagen, Qualitätseinbußen zu verhindern und Prozesse gezielt zu optimieren. So wird aus der Sichtbarkeit von Daten tatsächliches Verständnis – und aus reaktiver Steuerung ein vorausschauender Betrieb.
Datenanalyse und Datenvisualisierung gehören dabei eng zusammen: Ohne verständliche Darstellung bleiben viele Analyseergebnisse ungenutzt. Wer tiefer einsteigen möchte, findet hier weitere Informationen zum Thema Datenvisualisierung.
Es wird Ihnen hier die Gelegenheit gegeben, sich ein Bild davon zu machen, wie Partner aus unserem Netzwerk die Datenanalyse und -auswertung erfolgreich umgesetzt haben.
Der Maschinenbauer Pantec optimiert mit IXON Cloud nicht nur den Remote Service, sondern gewinnt durch gezielte Datenanalyse neue Erkenntnisse für Produktentwicklung und Effizienzsteigerung – bis hin zu Tools wie dem „Foil Optimizer“ zur Reduktion von Betriebskosten.
Ein führender Wälzlagerhersteller schafft mit Itanta Analytics Echtzeit-Transparenz über den Energieverbrauch – ohne eine Zeile Code. Die No-Code-Plattform liefert schichtbasierte Dashboards und automatisierte Berichte zur schnellen Entscheidungsfindung und nachhaltigen Effizienzsteigerung.
WIKA und Asystom zeigen, wie drahtlose Multisensoren auf Offshore-Bohrplattformen Schlammpumpen in Echtzeit überwachen. Die KI-gestützte Analyse erkennt frühzeitig metallische Reibung und ermöglicht planbare Wartung – bevor ungeplante Ausfälle teure Folgen haben.
in.hub stattet einen traditionsreichen Hersteller mit einer IIoT-Plattform aus, die Maschinen unterschiedlichster Generationen herstellerübergreifend überwacht. Mithilfe der MaDoW-App werden Stillstände erfasst, klassifiziert und analysiert – für eine datenbasierte Optimierung der Produktion.
Unternehmen aus unserem Netzwerk stehen bei ihren Partnern immer wieder vor einer Reihe kritischer Herausforderungen. Diese beeinträchtigen ihre Effizienz, Rentabilität und Zukunftsfähigkeit. Ohne eine fortschrittliche Datenanalyse und -auswertung bleiben diese Probleme oft ungelöst, was zu erheblichen Kosten führt.
Ungeplante Stillstände bringen Produktion und Servicepläne durcheinander und verursachen immense Folgekosten.
Ohne klare Daten bleibt Energieverschwendung unentdeckt und Optimierungspotenzial ungenutzt.
Fehlende Automatisierung und fragmentierte Datenströme verzögern Reaktionen und binden Ressourcen.
Fehlerquellen früh zu erkennen, ist entscheidend, um Ausschuss und Nacharbeit zu verhindern.
Proprietäre Schnittstellen und technische Grenzen verhindern die effiziente Ausweitung moderner Systeme.
Wenn Fachwissen nicht geteilt wird, entstehen Risiken für Betriebssicherheit und Effizienz.
Eine gute Analyse fängt bei der Datenerfassung an. Maschinen, Sensoren und Steuerungen liefern unterschiedliche Daten. Eine gute Lösung kann moderne und ältere Schnittstellen einbinden. Außerdem werden Daten bereinigt und zeitlich angepasst, damit man sie gut vergleichen kann.
Damit Daten im Unternehmen einen echten Mehrwert schaffen, müssen sie in bestehende Systeme eingebunden werden. Dazu gehört die Verbindung mit ERP-, MES- oder BI-Systemen. Am besten geht das über standardisierte Schnittstellen oder spezielle Cloud-Plattformen.
Schon am Entstehungsort können Rohdaten vorverarbeitet oder gepuffert werden. Zentral werden die Daten auf einer IoT-Plattform gesammelt und automatisch ausgewertet.
Weil es in der Industrie viele verschiedene Umgebungen gibt, muss die Lösung flexibel sein. Sie kann in der Cloud, vor Ort oder am Randnetzwerk eingesetzt werden. Wichtig sind außerdem einfache Oberflächen, die jeder bedienen kann.
Der Kern jeder Lösung ist die Analyse selbst. Dabei wird oft künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt. Dafür gibt es Funktionen wie Predictive Maintenance, die dafür sorgen, dass die Maschine nicht stillsteht, Predictive Quality, die die Qualität sicherstellt, und Energieeffizienz-Analysen, die die Kosten senken. Auch Datenanalysen und Vorhersagen zur Restlebensdauer gehören dazu.
Cybersicherheit ist besonders in der Industrie wichtig. Die Lösung muss DSGVO-konform arbeiten, den Zugriff auf sensible Daten absichern und im Ernstfall eine schnelle Reaktion auf Sicherheitsvorfälle ermöglichen.
Eine leistungsfähige Datenanalyse- und Auswertungslösung schafft nicht nur Transparenz, sondern auch konkrete betriebliche Mehrwerte – von Kosteneinsparung bis hin zur Entwicklung neuer Geschäftsmodelle. Die folgenden Vorteile basieren auf realen Anwendungsfällen aus dem IoT-Umfeld:
Wenn man immer den Zustand überprüft, muss man weniger Zeit für Reparaturen aufwenden. Aurubis kann Kühlwassertemperaturen überwachen. So erkennt es frühzeitig, wenn der Induktor stillsteht. Das hilft dabei, teure Produktionsunterbrechungen zu vermeiden.
GELSENWASSER spart jedes Jahr über 35.000 Euro, weil es seinen Stromverbrauch mit Hilfe von KI analysiert. SICK misst mit Sensoren den Druckluftverbrauch in Echtzeit und hilft, Leckagen zu finden. Diese sind oft versteckte Kosten.
WAGO nutzt Sensorik und Datenanalyse, um die Filterreinigung in einem Materialverteilungssystem bedarfsgerecht auszulösen – das verhindert unnötigen Wartungsaufwand und steigert die Produktqualität.
Tracto-Technik überwacht Maschinen und erkennt so frühzeitig Probleme. Das spart Serviceeinsätze und erhöht die Verfügbarkeit der Anlagen. IXON bietet mit Dashboards einen kontinuierlichen Blick auf OEE, Zykluszeiten und weitere KPIs.
Durch Echtzeit- und Langzeitdaten lassen sich Produktionsmengen, Ressourcenbedarf oder Wartungszyklen genauer vorhersagen – und mit Systemen wie Power BI oder moneo IIoT auch automatisiert visualisieren.
igus erkennt mit Sensoren und Algorithmen untypische Schwingungen in Energieketten und verhindert so Schäden an Krananlagen. GELSENWASSER erkennt automatisch ungewöhnliche Verbrauchsmuster im Energiemonitoring.
Autosen stellt Füllstanddaten für einen "Disposal as a Service"-Ansatz bereit. Auf diese Weise wird die Sensorik zur Grundlage neuer Geschäftsmodelle. Auch BestSecret aggregiert Produktdaten in Kafka-Systemen, um datengestützte Entscheidungen über Sortimente und Lieferketten zu treffen.
Confluent Cloud verarbeitet riesige Datenmengen in Echtzeit – ein zentraler Baustein, wenn es um Performance und Skalierbarkeit von Analyseprozessen geht. Plattformen wie die von CREM SOLUTIONS oder KUNBUS bieten offene Schnittstellen, um Daten flexibel anzubinden.
Viele Lösungen – z. B. autinityHub oder IXON – wurden gezielt so konzipiert, dass Daten lokal oder DSGVO-konform in der EU gespeichert werden. Das ist besonders wichtig für sensible Anwendungsbereiche.
Ob Predictive Maintenance, Energiemanagement oder Qualitätssicherung – jede datenbasierte Entscheidung beginnt mit der richtigen technischen Grundlage. Hier erfahren Sie, welche Komponenten dabei zusammenspielen und wie Sie sie schrittweise in Ihre bestehende Umgebung integrieren können – auch im Brownfield.
Im industriellen Umfeld reicht die Datenanalyse von einfachen Statusauswertungen bis hin zu vorausschauenden, automatisierten Entscheidungen – immer auf Basis verlässlicher Daten. Hier sind die drei wichtigsten Analyseformen im Überblick, inklusive Praxisbeispielen.
Die deskriptive Analyse schafft Transparenz über aktuelle oder vergangene Zustände. Zu den typischen Anwendungen gehören Dashboards für den Maschinenstatus, Produktionskennzahlen oder Energieverbräuche.
Im Folgenden werden einige Beispiele aus der Praxis angeführt:
Durch den Einsatz mathematischer Modelle und Machine Learning ist es möglich, Muster in den Daten zu identifizieren, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen, noch bevor Ausfälle oder Qualitätsminderungen eintreten.
Nachfolgend sind einige Beispiele aus der Praxis aufgeführt:
KI-Systeme erkennen komplexe Zusammenhänge, schlagen Maßnahmen vor und setzen diese um. Sie lernen aus Daten, passen sich an und liefern Handlungsempfehlungen.
Zu den typischen Anwendungsfeldern gehören:
Die Implementierung von Industrial IoT (IIoT)- und Analyselösungen in Produktionsbetrieben ist ein strukturierter Prozess, der von der Datenerfassung bis zur kontinuierlichen Prozessoptimierung reicht. Verschiedene Quellen beschreiben hierfür unterschiedliche, aber sich ergänzende Schritte, die im Folgenden zusammenfassend dargestellt werden:
Vor der Analyse müssen die relevanten Datenquellen identifiziert und angebunden werden. Die Erfassung von Zustandsgrößen wie Temperatur, Vibration, Stromaufnahme oder Prozessdrücke erfolgt direkt an der Maschine durch Sensoren. Bestehende Steuerungen (SPS) liefern ergänzende Betriebsdaten. Die Anbindung der Daten erfolgt über moderne Protokolle wie OPC UA oder MQTT oder über Protokollkonverter. Anschließend werden die Daten an ein Edge Gateway weitergegeben, beispielsweise den Revolution Pi oder das ifm edgeGateway. An dieser Stelle besteht die Möglichkeit, die Daten zu puffern und vorzuverarbeiten.
Ein Beispiel ist das Unternehmen igus, das Schubkräfte und Vibrationen an Energieketten misst und die Daten lokal per Edge-Technologie zur weiteren Analyse überträgt.
Die Daten werden am Edge oder in der IoT-Plattform zeitsynchronisiert, bereinigt, normalisiert und in ein einheitliches Format überführt. Nur so können sie sinnvoll analysiert und mit anderen Datenquellen kombiniert werden. Es sei darauf hingewiesen, dass zahlreiche Lösungen die Nutzung skalierbarer Plattformen vorsehen, darunter Confluent Cloud, Autosys Cloud, Elastic oder Peakboard Hub.
Ein Beispiel ist die Nutzung von Sensoren mit integrierter Mehrwertlogik durch SICK. Diese Daten werden direkt vorkonfiguriert und für die Plattform nutzbar gemacht, ohne dass eine separate Konvertierung erforderlich ist.
Mit Tools wie Power BI, moneo oder spezifischen Analysemodulen werden relevante Metriken berechnet, Trends sichtbar gemacht und KPIs in Dashboards visualisiert. KI-Modelle helfen, Anomalien automatisch zu erkennen und ermöglichen proaktive Wartung, Qualitätsprognosen oder Energiemonitoring mit Vorhersagefunktion.
Beispiel: WAGO erkennt durch Druckkurvenanalyse, wenn Materialverteilungen blockieren. GELSENWASSER nutzt ein Dashboard, um Lastspitzen zu vermeiden und Energieströme gezielt zu optimieren.
Nachdem Muster identifiziert wurden, werden daraus automatisiert oder manuell Maßnahmen abgeleitet. Dies können beispielsweise Alarmierungen bei Anomalien, automatisierte Wartungsaufträge in SAP oder eine Umstellung von reaktiven auf vorausschauende Prozesse sein.
Ein Beispiel ist die Tracto-Technik, welche Maschinendaten in den Serviceprozess integriert, um eine gezielte Fernwartung auszulösen. Autosen nutzt Füllstanddaten, um eine dynamische Entleerungsplanung durchzuführen, und das ganz ohne Eingriff.
Erfolgreiche Systeme werden stetig weiterentwickelt – durch Feedback aus der Praxis, Anpassung von Dashboards, Integration neuer Datenquellen oder Skalierung auf weitere Standorte. Standardisierte Schnittstellen und Cloud-Lösungen ermöglichen flexible Erweiterungen und die Entwicklung datengetriebener Geschäftsmodelle.
Beispiel: BestSecret nutzt ein zentrales Kafka-System zur unternehmensweiten Datenaggregation und Prognose von Lager- und Logistikprozessen.
Reale Einblicke aus dem Netzwerk: Wie führende Unternehmen aus unserem Netzwerk datenbasierte Lösungen für ihre Partner in der Praxis umsetzen.
In dieser Folge zeigen IMS und MP-Sensor, wie smarte Steckverbinder und Sensorik Kabelschäden frühzeitig erkennen und Messsignale drahtlos übertragen. Die Kombination aus Messtechnik, Bluetooth und KI-Analyse ermöglicht Predictive Maintenance, reduziert Stillstände und vereinfacht die Nachrüstung bestehender Anlagen.
Aurubis und azeti zeigen, wie gezielte Datenerfassung und -analyse an Produktionsanlagen helfen, Stillstände zu vermeiden und Wartungen vorausschauend zu planen. Die IoT-Plattform bündelt Maschinen-, Sensor- und Steuerungsdaten und unterstützt schnelle Entscheidungen.
Eine intelligente Materialverteilungsanlage im WAGO-Werk sorgt für den reibungslosen Transport von Granulat zu den Spritzgussmaschinen. Eine KI analysiert Daten, errechnet den optimalen Zeitpunkt für die Filterreinigung und erkennt so Fehlern schneller. Das Ergebnis: weniger Ausschuss und Stillstände, eine durchgängige Produktion mit weniger Aufwand.
In dieser Folge geht es um eine der größten Zugwaschanlagen Europas und darum, wie die luxemburgische CFL zusammen mit igus ihre Anlage digitalisiert hat. Durch intelligente Sensorik und smarte Energieketten werden Wartungsarbeiten planbar, Stillstände vermieden und Betriebskosten gesenkt.
Viele IIoT-Projekte scheitern nicht an der Idee, sondern an der Umsetzung: Fehlende Skalierbarkeit, hohe Betriebskosten und unklare Anforderungen führen zu teuren Nachbesserungen und einem gescheiterten Business Case.
Auf unserer Plattform finden Sie praxisbewährte Technologien, Best Practices aus realen Industrieprojekten und das gesammelte Wissen unserer Community. Wir zeigen, wie Sie mit dem richtigen Technologie-Stack – von der Datenerfassung bis zur KI-Auswertung – typische Fehler vermeiden und Ihr IIoT-Projekt wirtschaftlich und zukunftssicher aufbauen.
Entdecken Sie, wie führende Unternehmen aus unserem Netzwerk ihre Projekte erfolgreich strukturieren – modular, interoperabel und datensicher.
Die Datenerfassung bildet das solide Fundament Ihrer IoT-Anwendung. Ob Maschinen-, Betriebs-, oder Sensordaten – eine exakte und zuverlässige Erfassung ermöglicht präzise Analysen und datengestützte Entscheidungen. Moderne Lösungen erfassen Daten direkt an der Maschine, standardisiert und in Echtzeit.
Eine verlässliche Datenübertragung ist essenziell für jeden IoT-Prozess. Entscheiden Sie auf Basis Ihrer Anforderungen zwischen kabelgebundenen (z.B. Ethernet) und kabellosen Technologien (z.B. 5G, LoRaWAN), um Stabilität und Flexibilität optimal zu verbinden.
Die effiziente Aufbereitung und Vorverarbeitung Ihrer Rohdaten stellt sicher, dass diese unmittelbar nutzbar sind. Ob Edge Computing oder lokale Vorverarbeitung – reduzieren Sie die Datenmenge und verbessern Sie die Performance Ihrer IoT-Systeme deutlich.
Datenstandardisierung schafft die Grundlage für effiziente, herstellerübergreifende Kommunikation und eine konsistente Nutzung von Daten im gesamten Lebenszyklus. Ob durch Protokolle wie OPC UA over MQTT für sichere Übertragung oder standardisierte Produktdaten und Digitale Zwillinge – so bleiben Ihre IIoT-Projekte flexibel, skalierbar und wirtschaftlich.
Das Zusammenwachsen von Produktions- (OT) und Informationstechnologie (IT) ermöglicht Ihnen einen transparenten Datenfluss ohne Medienbrüche. So eliminieren Sie Datensilos, beschleunigen Entscheidungen und optimieren Ihre betrieblichen Prozesse langfristig.
IoT-Plattformen bilden das zentrale Nervensystem Ihrer digitalen Infrastruktur. Als PaaS- oder SaaS-Lösungen – etwa in Form von Kundenportalen für Hersteller – speichern, visualisieren und verwalten sie IoT-Daten. So erhalten Sie jederzeit einen umfassenden Überblick über Ihre Prozesse und können datenbasierte Entscheidungen fundiert treffen.
Der Schutz sensibler Industrie- und Prozessdaten hat höchste Priorität. Moderne Sicherheitskonzepte sorgen dafür, dass Ihre Daten verschlüsselt übertragen und gespeichert werden, und Ihre Systeme stets aktuellen regulatorischen Anforderungen entsprechen.
Die effiziente Verwaltung vernetzter IoT-Geräte bildet einen zentralen Baustein erfolgreicher Digitalisierungsstrategien. Von der Inbetriebnahme über Updates bis zur Außerbetriebnahme – ein strukturiertes Gerätemanagement reduziert Betriebskosten und erhöht die Sicherheit Ihrer IoT-Infrastruktur erheblich.
Visualisierte Daten ermöglichen schnellere und präzisere Entscheidungen in Ihrem Unternehmen. Moderne Dashboards und grafische Aufbereitungen transformieren komplexe Datenströme in übersichtliche Echtzeit-Darstellungen und schaffen Transparenz auf allen Unternehmensebenen.
Die systematische Analyse Ihrer IoT-Daten deckt verborgene Zusammenhänge auf und identifiziert Optimierungspotenziale in Ihren Prozessen. Von deskriptiver Statistik bis zu komplexen Analyseverfahren – gewinnen Sie wertvolle Erkenntnisse aus Ihren operativen Daten für fundierte Geschäftsentscheidungen.
Datenanalyse ist die Grundlage für datengetriebene IIoT-Anwendungen – von der Prozessoptimierung bis zu KI-gestützten Vorhersagen. Während klassische Auswertungen mit festen Regeln arbeiten, erkennen KI-Algorithmen selbstständig Muster und Anomalien – etwa für Predictive Maintenance oder Qualitätsprognosen. Beide Ansätze ergänzen sich und optimieren das Potenzial Ihrer IoT-Daten.
Branchenspezifische IoT-Anwendungen lösen konkrete Herausforderungen mit vorkonfigurierten Funktionalitäten. Von der Fertigungsoptimierung bis zum Asset-Tracking – diese spezialisierten Anwendungen bieten schnelle Time-to-Value und lassen sich flexibel an individuelle Anforderungen anpassen.
In unserer Community vernetzen sich Industrie-Expert:innen, die bereits erfolgreiche IIoT-Projekte umgesetzt haben – offen, praxisnah und auf Augenhöhe. Erhalten Sie Einblicke, wie andere Unternehmen Herausforderungen gelöst haben, tauschen Sie sich zu Ihren Use Cases aus und entdecken Sie neue Ideen und konkrete Lösungswege für Ihr Business.
Jede Innovation beginnt mit einer Idee. Finden Sie heraus, welche bewährten Use Cases Ihre digitale Transformation unterstützen – von vorausschauender Wartung bis zur Mitarbeitersicherheit.
Echtzeit-Überwachung von Maschinen- und Sensordaten zur Reduzierung von Stillständen.
Datenbasierte Wartung, um Ausfälle frühzeitig zu erkennen und Kosten zu senken.
Lückenlose Verfolgung von Assets und Materialflüssen in der Produktion & Logistik.
Automatisierte Erfassung & Verwaltung von Produktions- und Betriebsdaten.
Sie wollen Ihre Datenanalyse starten oder optimieren? Melden Sie sich – wir unterstützen Sie bei Umsetzung, Tech-Stack-Auswahl und der Suche nach dem passenden Partner aus unserem Netzwerk.
Wir liefern die Antwort – jeden Monat direkt in Ihr Postfach.
Jetzt den IoT Use Case Newsletter abonnieren und nichts mehr verpassen.
Der Schutz Ihrer Daten steht bei uns an erster Stelle – mehr dazu in unserer Datenschutzerklärung.
Internet of Things (IoT) ist die englische Version für das Internet der Dinge. Die Definition zur Bedeutung ist weitreichend, daher übersetzen wir die Begriffe aus der Industrie hier in die Praxis.
Wie auch immer Sie es nennen – hier finden Sie es ohne „Buzzword-Bullshit-Bingo“.
Wir freuen uns, von Ihnen zu hören!
Sie sehen gerade einen Platzhalterinhalt von Vimeo. Um auf den eigentlichen Inhalt zuzugreifen, klicken Sie auf die Schaltfläche unten. Bitte beachten Sie, dass dabei Daten an Drittanbieter weitergegeben werden.
Mehr InformationenSie sehen gerade einen Platzhalterinhalt von YouTube. Um auf den eigentlichen Inhalt zuzugreifen, klicken Sie auf die Schaltfläche unten. Bitte beachten Sie, dass dabei Daten an Drittanbieter weitergegeben werden.
Mehr InformationenSie müssen den Inhalt von reCAPTCHA laden, um das Formular abzuschicken. Bitte beachten Sie, dass dabei Daten mit Drittanbietern ausgetauscht werden.
Mehr InformationenSie sehen gerade einen Platzhalterinhalt von Facebook. Um auf den eigentlichen Inhalt zuzugreifen, klicken Sie auf die Schaltfläche unten. Bitte beachten Sie, dass dabei Daten an Drittanbieter weitergegeben werden.
Mehr Informationen