Bransjeløsninger for maskin- og anleggsteknikk

Maskin- og anleggsteknikk
Hele Industri 4.0 baserer seg nesten utelukkende på data. For å kunne behandle disse dataene raskt, sikkert og effektivt trenger du eksperter som mprofi ved din side. Vi støtter prosessene dine med kunstig intelligens, robotteknologi og cloud-on-demand-teknologi. Ta kontakt med oss.
Oppdag det nå!

Maskin- og anleggsteknikk

maskinindustrien er blant de tre viktigste industrisektorene i Tyskland og er sterkt eksportrettet. Med mer enn 900 000 ansatte i Tyskland og rundt 300 000 ansatte i utlandet er sektoren en stor arbeidsgiver. 60 % av omsetningen kommer fra eksport.

Dynamikken knyttet til den digitale transformasjonen stiller både tyske og sveitsiske selskaper overfor utfordringen med å gjenkjenne og utnytte det eksisterende digitaliseringspotensialet. Stikkord her er Internet of Things (IoT), Big Data, kunstig intelligens og maskinlæring.

I Sveits består bransjen hovedsakelig av høyt spesialiserte små og mellomstore bedrifter (SMB). Både sveitsiske og tyske selskaper innen maskin- og anleggsteknikk har et godt rykte over hele verden og står for kvalitet, i likhet med bilindustrien og den kjemiske og farmasøytiske industrien.

Gå ikke glipp av forbindelsen!

Dra nytte av vår digitale ekspertise fra 25 års erfaring.

Lær opp interne digitale eksperter!

Vi lærer opp og følger medarbeiderne dine gjennom hele transformasjonsprosessen.

Løsninger for digitalisering innen maskin- og anleggsteknikk

Digitalisering er et viktig tema innen maskin- og anleggsteknikk. Effektiviteten og produktiviteten kan økes ved å knytte produksjonsprosesser sammen i nettverk og automatisere arbeidsflyten. Digitale teknologier kan brukes på ulike områder innen maskin- og anleggsteknikk:

I det følgende presenteres løsninger, implementeringsalternativer og eksempler på anvendelse av digitalisering innen maskin- og anleggsteknikk:

1. IoT-teknologier
En mulighet for digitalisering er implementering av IoT-teknologi. Her utstyres maskiner og anlegg med sensorer som samler inn data i sanntid og sender dem videre til en sentral plattform. Basert på disse dataene kan vedlikeholdsarbeidet planlegges og utføres på en bedre måte, noe som øker tilgjengeligheten og levetiden til maskiner og anlegg. Det er også mulig å optimalisere produksjonsprosessene ved å analysere data og identifisere svake punkter.
2. Utvidet virkelighet (AR) og virtuell virkelighet (VR)
AR- og VR-teknologi kan for eksempel brukes til planlegging og design av maskiner og utstyr. Ved hjelp av AR-briller kan konstruktører designe maskiner og anlegg i virtuell virkelighet og se i sanntid hvordan endringer påvirker designet. AR- og VR-teknologi kan også brukes til vedlikehold av maskiner og anlegg, for eksempel til å visualisere reparasjonsinstruksjoner eller opplæring.
3. Prosessautomatisering
Ved automatisering av prosesser kan man for eksempel bruke robotteknologi og kunstig intelligens. Roboter kan ta over repetitivt og farlig arbeid, noe som øker sikkerheten og effektiviteten i arbeidsprosessene. Kunstig intelligens kan bidra til å analysere data i sanntid og ta beslutninger automatisk. Dermed kan maskiner for eksempel reagere automatisk på produksjonsproblemer og optimalisere prosesser.
4. Forbedring av servicekvalitet og kundelojalitet
Ved å integrere sensorteknologi og tingenes internett (IoT) kan anlegg og maskiner overvåkes og analyseres i sanntid. På denne måten kan vedlikeholdsbehov oppdages og utbedres på et tidlig stadium før det oppstår feil eller svikt. Dette øker tilgjengeligheten til maskiner og anlegg og minimerer nedetiden i produksjonen. I tillegg kan serviceforespørsler enkelt sendes og behandles via digitale kanaler som apper eller nettportaler. Rask og effektiv problemløsning øker kundetilfredsheten og dermed kundelojaliteten.
5. Nye forretningsmodeller
I tillegg åpner digitaliseringen innen maskin- og anleggskonstruksjon for nye forretningsmodeller. Ved å samle inn og analysere data kan produsentene for eksempel tilby pay-per-use-modeller der kunden kun betaler for den faktiske bruken av maskinen. Implementering av maskinlæringsmodeller kan også føre til nye tjeneste- og forretningsmodeller, for eksempel ved å lage prediktive modeller for vedlikeholdsbehov.

Konklusjon

Alt i alt byr digitalisering innen maskin- og anleggsteknikk på en rekke muligheter for B2B-selskaper. Intelligent nettverksbygging og analyse av data kan optimalisere prosesser, forbedre servicekvaliteten og åpne for nye forretningsmodeller. En vellykket implementering krever imidlertid også tilsvarende investeringer og en digital strategi. Men de som mestrer disse utfordringene, kan få et viktig konkurransefortrinn og være forberedt på fremtiden.