Instandhaltung 4.0
Industrie 4.0, IIoT und Künstliche Intelligenz bieten erhebliches Potenzial um effizienter, schneller und flexibler zu produzieren.
IoT in der Instandhaltung: Maschinendaten für die Planung nutzten
Ultimo und UReason bündeln ihr Know-how und ihre Erfahrung, um zu verdeutlichen, wie man Maschinendaten für die Planung der Instandhaltung verwendet und diese optimieren kann.
Open Industry 4.0 Alliance Implementation Award
The Open Industry 4.0 Demonstrator project at the Duurzaamheidsfabriek in Dordrecht was awarded the Open Industry 4.0 Alliance Implementation Award!
Predictive Maintenance ohne Buzzwords!
Predictive Maintenance ohne KI lässt sich mit sogenannten Ursache-Folge-Modellen realisieren. Diese Modelle werden mit Prozess-, Maschinen- oder Sensordaten verknüpft und ermöglichen so eine Überwachung in Echtzeit.
Workshop – Data Exploration and Analytics
In this 2 hour workshop, we will do a hands-on exploration and analysis of the data from a steam turbine that produces energy for households and industry.
SMITZH ‘OI4 Demonstrator’ Project
The demonstrator show how device data, diagnostics and prognostics can be communicated effectively and efficiently through the information pyramid.
4 Secrets to Make Smart Devices Work Successfully in Industry
Learn how UReason’s APM Studio (embedded in the software heart of the device) provides the diagnostic, prognostic and advanced control functions to the FOCUS-1 customers allowing them to ‘cruise’ in the most optimal way.
The Myth of Predictive Maintenance?
Predictive Maintenance (PdM) with data, new sensors and artificial intelligence is revolutionizing maintenance … or is it? Why is everyone talking about it, but you can hardly find any operational use cases?
Wie schließt man die „Lücke“ zwischen den Sensordaten und der Instandhaltung?
In diesem Webinar zeigen wir anhand von Beispielen aus der Praxis, wie man Daten nutzen kann, um Arbeitsprozess in der Instandhaltung zu automatisieren.