Oops!… I Valved It Again!… (DE)
Webinar: Wie Sie mit Industrie 4.0 durch das Meer der Optionen navigieren und Ihre Digitalisierungsreise mit Regelventilen starten.
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Webinar
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Oops!… I Valved It Again!…
Webinar: navigate the sea of Industry 4.0 options and kickstart your digitalisation journey with valves, with tips for asset-heavy industry.
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Unlock the Power of Reliability-as-a-service for Control Valves
Reliability-as-a-service is an innovative approach blending AI and SaaS. It can empower smarter asset maintenance and replacement decisions.
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Instandhaltung planen oder Roulette spielen?
Im Casino lassen sich Wahrscheinlichkeiten berechnen – bei Maschinenausfällen nicht. Wie Anlagendaten die Instandhaltung planbar machen.
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Asset performance assistance that has value – Webinar
Webinar: how to integrate asset chat bots into maintenance and take advantage of machine-to-human assistance on your operational data.
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Industrie 4.0 App für die Prozessindustrie
Was ist eine Industrie 4.0 App für die Prozessindustrie? Anwendungen für Instandhaltung, Energieeinsparung und die Digitalisierung von Wissen.
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Lernen Sie die UReason Valve App kennen
Begleiten Sie uns bei der Produkteinführung der UReason Control Valve App – ein Plug-and-Play IoT Service für das Asset Management Ihrer Regelventile.
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Insights into UReason Valve App
Do you want to discover how the Control Valve App can help accelerate your valve management? Join us in the upcoming product launch event!
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How Creating a Digital Twin Helps Plants Run Better
Join us in our next webinar to learn about Digital Twins and to apply Digital Twins in the world of Data Driven Maintenance
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Industrie 4.0 mal ohne Bullshit Bingo (versprochen)
Wie man die Vorteile von Industrie 4.0 nutzt, ohne im Dschungel der Begrifflichkeiten und unrealistischen Versprechungen den Überblick zu verlieren.
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Webinar: Industrie 4.0: Skalierst du schon oder programmierst du noch?
Wir erstellen live im Webinar eine Condition Monitoring Applikation und skalieren diese auf mehrere hundert Assets.
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Dashboard ist nicht Industrie 4.0
Drei bewährte Wege, Informationen von intelligenten Maschinen in Arbeitsprozesse zu integrieren – Dashboards sind dafür denkbar ungeeignet.
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How Do You Reduce Time Spent on Maintenance?
Ways to cut the time spent on maintenance – including the often-overlooked option of automating tasks your maintenance teams carry out by hand.
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IIoT Projekt in 3 Monaten: Produktion im mannlosen Betrieb um 10% gesteigert
Ein Team von Kuka und UReason zeigt im Rahmen der Open Industry 4.0 Alliance, wie schnell sich messbare Ergebnisse erzielen lassen.
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PLCnext Store – Pump Health Monitoring with APM Studio
The APM Studio pump health monitor extension gives out-of-the-box pump condition monitoring, predictive maintenance and alarm management.
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Industrie 4.0 – Keine Daten? Kein Problem!
In 20 Minute erklären wir, warum „Smart Data“ besser sind als „Big Data“ und wie man ohne Daten in 3 Monaten robuste Algorithmen entwickeln kann.
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Digitization – Doing it Together?!
How to start digitising your products and processes, the path towards servitization, and what works and does not in digital transformation.
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Insights in minutes in der Praxis: Digital Twins
In 20 Minuten erklären wir anhand von drei Projekten, was Digital Twins sind, wie sie in der Praxis eingesetzt werden und was künftig zu erwarten ist.
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Wie entwickeln Maschinenbauer und OEMs data driven Services?
UReason unterstützt Maschinenbauer und OEMs dabei, digitale Services zu entwickeln, die Betreibern die Nutzung ihrer Daten ermöglichen.
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Edge Computing: Why Should You Care?
Edge computing analyses asset data close to the source – valuable for both asset owners and equipment manufacturers building APM solutions.
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Digitale Services entwickeln – Blaupause für Maschinenbauer
Maschinenbauer und Komponentenhersteller entwickeln digitale Services, die Betreibern die Integration neuer Informationen in Arbeitsprozesse erleichtern.
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How Smart Machines Reduce Maintenance Costs, Energy Usage and Outages?
How the FOCUS-1 smart valve with APM Studio embedded provides diagnostic, prognostic and autonomous control functions to avoid unexpected failures.
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How to Turn Data from your Process Historian into Value
Webinar: the project flow of an APM project, from selecting critical assets and collecting historian data to deploying predictive maintenance.
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Instandhaltung 4.0
Industrie 4.0, IIoT und KI bieten erhebliches Potenzial. Erfahren Sie, welche Fehler Sie bei Ihren IIoT-Projekten vermeiden können.
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IoT in der Instandhaltung: Maschinendaten für die Planung nutzen
Ultimo und UReason zeigen, wie man Maschinendaten für die Instandhaltungsplanung nutzt: weniger Kosten bei höherer Verfügbarkeit der Anlagen.
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Predictive Maintenance ohne Buzzwords!
Wie Sie Predictive Maintenance mit Ursache-Folge-Modellen umsetzen, ohne KI oder Big Data – verknüpft mit Prozess-, Maschinen- und Sensordaten.
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4 Secrets to Make Smart Devices Work Successfully in Industry
APM Studio embedded in the device provides diagnostic, prognostic and advanced control functions on streaming data for the FOCUS-1 smart valve.
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The Myth of Predictive Maintenance?
Is Predictive Maintenance with Machine Learning (ML), Artificial Intelligence (AI) and analysis on streaming data revolutionizing maintenance and Industry 4.0?
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Wie schließt man die „Lücke“ zwischen den Sensordaten und der Instandhaltung?
Praxisbeispiele, wie sich Arbeitsprozesse in der Instandhaltung mit Datenanalyse, Machine Learning und IoT automatisieren lassen.
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An Introduction to Applying Artificial Intelligence in Operations and Maintenance
What artificial intelligence is and how to apply it embedded in your devices or at the edge, deploying real-time predictive models with APM Studio.
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Mythos Predictive Maintenance?
Daten, neue Sensoren und KI sollen die Instandhaltung revolutionieren. Wir schlagen die Brücke zwischen Hype und Realität.
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The Power of Bow Ties
The BowTie method explained for maintenance: what it is, how to apply it, and a step-by-step example, plus the truth about predictive maintenance.
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Wie berechnen Anlagenbetreiber Business Cases für Data Driven Services?
Gibt es einen Business Case? Die entscheidende Frage bei der Einführung neuer Tools wie Predictive Maintenance oder virtuellen Sensoren.
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Digital Twins for Data Driven Maintenance?
Apply digital twin technology for data-driven maintenance: create digital copies of your assets and run real-time predictive analytics securely.
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Wie Daten die Instandhaltung planbarer machen?
Wie führende Unternehmen Predictive Analytics pilotieren und implementieren, um Stillstände zu vermeiden und die Produktionskapazität zu erhöhen.
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Analytical and Machine Learning Models on Live Streaming Data
Machine learning in maintenance: the main algorithms and tools, exchanging models produced by data mining, and model deployment and management.
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Was bedeuten Edge Computer für die Wartung und Instandhaltung?
Edge Computing ermöglicht die Analyse von Daten in Echtzeit nahe an Maschinen, Instrumenten und Armaturen – und optimiert so die Instandhaltung.
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Webinar: Technology, Processes and Organization: kickstart your asset performance improvements
UReason, MaxGrip and Ultimo explain how you can implement and utilize real-time, condition-based and predictive maintenance solutions in an organization.
Condition Monitoring als Grundlage für ein digitales Service-Geschäftsmodell?
Die kontinuierliche Zustandsüberwachung senkt Kosten und steigert die Verfügbarkeit – und eröffnet Herstellern neue digitale Services.
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Dashboards of critical assets from real-time data
Create Drag & Drop dashboards in minutes that visualise asset information and Key Performance Indicators (KPI) on live data to provide situational awareness and overview to work-floor personnel and maintenance managers.
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Einsatz von virtuellen Sensoren auf allen Ebenen der Automatisierungspyramide
UReason entwickelt mit Kunden virtuelle Sensoren für Messinstrumente, Armaturen, Edge-Anwendungen und Cloud-Plattformen.
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Using Data to Make Maintenance More Predictable
A working project flow for APM: selecting critical assets and non-conformities, choosing failure models and deploying them on live data.
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Using Soft Sensors to Monitor Critical Process Measurements
Soft sensors are AI models that calculate parameters you cannot measure directly, deployable on-premise, embedded or in the cloud.
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Risiken von Maschinen und Prozessen in Echtzeit beurteilen
Aus vorhandenen FME(C)As lassen sich Echtzeit-Anwendungen entwickeln. Bow Ties überwachen Maschinen und erkennen Abweichungen rechtzeitig.
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Edge Computing: Why Should You Care?
Edge computing enables to perform real-time analysis and asset data collection close to the source, making it valuable for both Asset Owners and Equipment Manufacturers to realize Asset Performance Management solutions and applications.
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How to do real-time, data driven, risk assessment on your asset base?
With the Bowtie method you can turn your existing FME(C)A and failure models into real-time cause consequence models that monitor asset failures.
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Preventing Asset Outage with Historical Data
What data you need to build real-time condition monitoring, and how to deploy AI and machine learning algorithms on streaming data.
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Voorspellend onderhoud: hoe krijg je je organisatie mee?
UReason en MaxGrip laten met asset data zien hoe Aquafin falen kan voorspellen, zodat dringend onderhoud efficiënter wordt ingepland.
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FHI Data Science online meeting
APM Studio unlocks asset data to make predictions, classify degradation and identify energy losses, with AI embedded in your devices.
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Creating dashboards from asset data in minutes
Create Drag & Drop dashboards in minutes that visualise asset information and Key Performance Indicators (KPI) on live data to provide situational awareness and overview to work-floor personnel and maintenance managers.
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