Datavetoinen kestävyys Kestävä kehitys datavetoisten ratkaisujen avulla: tee tietoon perustuvia päätöksiä, optimoi toimintaprosesseja, vahvista liiketoimintaa ja menesty pitkällä aikavälillä – askel askeleelta yhdessä kohti Net Zeroa.

Asenna olemassa oleva järjestelmä jälkiasennuksena ilman suurempia toimenpiteitä ja menettämättä sertifikaatteja ja hyväksyntöjä. Tarjoamme skaalattavia ratkaisuja pieniin ja suuriin teollisuusjärjestelmiin yksinkertaisista liittimistä monimutkaisiin älykkäisiin palveluihin asti. Esimerkkeinä ovat monipuolinen Data Collection Box ja Secure Edge Boxit turvallista tiedonsiirtoa varten.

Skaalattavat ratkaisut:
Data Collection Box on esimerkiksi sopiva ratkaisu älykkääseen integrointiin. PLCnext Controlin, I/O-moduulien sekä mittausmoduulien älykäs ja yksilöllisesti mukautettava yhdistäminen yhteen kompaktiin koteloon mahdollistaa nopean ja helpon asennuksen olemassa oleviin koneisiin ja järjestelmiin Digital Factoryssa – menettämättä esim. CE- ja UL-sertifiointeja.

Yhdistämällä skaalattavuus ja digitalisointi ratkaisumme optimoivat prosesseja ja lisäävät samalla tehokkuutta ja turvallisuutta.

Tietojenkäsittely OT-, Edge-, IT- tai pilvipalveluissa: käytä tallennettuja ja normalisoituja tietoja järjestelmän kokonaistehokkuuden (OEE) ja kestävyyden parantamiseksi. Olipa kyse sitten greenfield- tai brownfield-sovelluksista, tuemme sinua tietojen käytön optimoinnissa mahdollisimman pienellä vaivalla.
Välitä tietosi mihin tahansa OT-, IT- ja pilvijärjestelmään; avoimien ja skaalattavien ratkaisujemme ansiosta kaikenlaisten datatyyppien saumattomalle käsittelylle ei ole rajoja. Suojaa tietosi CRA:n mukaisilla Edge-ratkaisuilla.

Piilossa olevat potentiaalit voidaan tässä löytää tekoälypohjaisen tietoanalyysin avulla. Jotta tehtaassa ilmenevät poikkeavuudet voidaan tunnistaa ajoissa, MLnext-ratkaisut mahdollistavat tietojen analysoinnin koneoppimisen avulla sekä optimoinnin suorittamisen nopeasti, helposti ja tarkasti. Saat yleiskatsauksen kaikista väliaineista, kuten ilmasta ja vedestä. Tietojen analysointi koneoppimisen perusteella tarjoaa lukuisia etuja manuaalisiin tietoanalyyseihin verrattuna. Automaattisen tietojen analysoinnin lisäksi käyttäjät voivat hyötyä tässä skaalattavuudesta koko tuotantoprosessin osalta.