Quick Check Predictive Analytics
& Monitoring
für die Lebensmittelindustrie
- 10–25 % weniger ungeplante Stillstände
- 15–30 % weniger Ausschuss
- 5–15 % höhere Anlageneffizienz (OEE)
Wertvolle Daten bleiben ungenutzt
In vielen Lebensmittelproduktionen schlummern wertvolle Maschinen- und Prozessdaten – Störungen, Ausschuss oder Effizienzverluste werden oft erst erkannt, wenn sie bereits Kosten verursachen.
Dabei liegen die Daten bereits vor: in MES, SCADA, Historian-Systemen und Sensorlogs. Es fehlt der strukturierte Zugang und die Methodik, um daraus frühe Warnsignale zu machen.
Genau hier setzt unser Quick Check an – pragmatisch, auf Basis Ihrer vorhandenen Produktionsdaten und ohne großes IT-Projekt.
Was der Quick Check für Ihre Produktion leistet
In 2–3 Wochen analysieren wir Ihre Produktionsdaten und liefern konkrete, umsetzbare Erkenntnisse.
Datenanalyse Ihrer Produktion
Analyse Ihrer vorhandenen Produktions-, Qualitäts- und Maschinendaten – strukturiert und produktionslinienspezifisch.
Früherkennung von Störungen
Identifikation früher Warnsignale für Störungen, Qualitätsabweichungen oder Verschleiß – bevor Stillstände entstehen.
Erstes datenbasiertes Monitoring
Aufbau eines ersten datenbasierten Monitorings für Ihre kritischen Anlagen oder Produktionslinien.
Konkrete Handlungsempfehlungen
Entwicklung konkreter, umsetzbarer Empfehlungen für Produktion, Qualitätssicherung und Instandhaltung.
In 3 Phasen zu messbaren Ergebnissen
Strukturiert, pragmatisch und auf Ihre Produktionsrealität zugeschnitten.
Kickoff & Zieldefinition
1–2 Tage- Auswahl einer Produktionslinie oder eines kritischen Prozesses
- Definition eines konkreten Anwendungsfalls (z. B. Qualitätsprognosen, Störungserkennung, Prozessmonitoring)
Datenprüfung & Analyse
5–7 Tage- Sichtung und Prüfung vorhandener Sensor-, Log- und Betriebsdaten
- Ermittlung typischer Muster bei Fehlern, Stillständen oder Qualitätsabweichungen
- Visualisierung relevanter Zeitreihen, Lastprofile, Temperaturverläufe
KI-Machbarkeitsprüfung
6–8 Tage- Auswahl geeigneter KI/ML-Methoden (Klassifikation, Anomalieerkennung, Zeitreihenprognose)
- Simulierte Anwendung auf Beispiel-Datenausschnitt
- Prüfung technischer & organisatorischer Machbarkeit (MES, SCADA, ERP)
- Akzeptanzfaktoren bei Instandhaltung und Produktion
Bewährte Referenzprojekte
Ausgewählte Projekte, die zeigen, was mit Predictive Analytics und datengetriebenem Monitoring möglich ist.
Modellgestützte Vorhersage von Prozesszeiten
Prognosen zur Prozessdauer für stabilere Planung und höhere Effizienz in der Lebensmittelproduktion.
Verarbeitung von Maschinendaten – MEG-Gruppe
Entwicklung einer performanten Schnittstelle für die strukturierte Verarbeitung großer Maschinendatenmengen.
Vorhersage von Ausfällen in der Fertigung
Prognose von Anlagenausfällen zur Vermeidung von Stillständen und bedarfsgerechter Instandhaltungsplanung.
Predictive Analytics in der Roboterfertigung
Vorhersage von Störungen und Defekten basierend auf historischen Prozess- und Maschinendaten.
Transparente Produktionssteuerung
Steuerung von Output, Stillständen und Effizienz auf Basis von Produktions-, Maschinen- und Auftragsdaten.
End-to-End Expertise im Datenmanagement
Mit unseren Data Services unterstützen wir die Lebensmittelbranche bei der Erfassung, Integration und Analyse von Produktions-, Qualitäts- und Betriebsdaten.
Von der Daten- und KI-Strategie über konkrete Use Cases wie Nachfrageprognosen, Bestands- & Lieferkettenoptimierung oder automatisierte Qualitätskontrolle bis zur Umsetzung und kontinuierlichen Auswertung.
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