Van Data naar Actie: Hoe Asset Health Monitoring met Machine Learning storingen voorkomt én onderscheidend vermogen creëert

Kensan & Weidmüller laten zien hoe machinebouwers met Asset Health Monitoring en Machine Learning storingen kunnen voorkomen én machines onderscheidend in de markt kunnen zetten. Door machinedata realtime te monitoren en met slimme algoritmes (ML) te analyseren, worden afwijkingen vroegtijdig herkend, oorzaken van ongeplande stilstand inzichtelijk gemaakt en service- en onderhoudsprocessen voorspelbaar gemaakt (Predictive Maintenance).
De eindgebruiker ontdekt hoe deze aanpak direct inzetbaar is in zowel nieuwe als bestaande productieomgevingen en hoe het leidt tot aantoonbare verbeteringen in beschikbaarheid, verborgen kosten en OEE (Overall Equipment Effectiveness). Zo krijgen zowel de machinebouwer als eindklant concrete handvatten om operationele data realtime te benutten voor betere besluitvorming op de werkvloer én bij strategische investeringen.
Kortom: een inspirerende en praktijkgerichte sessie voor machinebouwer en eindgebruiker om stilstand te verminderen en een onderscheidende, datagedreven innovatie te realiseren.

Wiek Wijnands – Kensan on behalf of Weidmüller Benelux

Terug naar het programmaoverzicht