FH Kiel - Predictive Maintenance
Die Fachgruppe für Predictive Maintenance ist Ihr Ansprechpartner für KI-Anwendungen im Maschinenbau. Im Mittelpunkt unserer Arbeit steht die Frage, wie Künstliche Intelligenz helfen kann, Instandhaltungsprozesse zu optimieren. Mit unserer Fachexpertise aus Maschinenbau und künstlicher Intelligenz stehen wir Ihnen auch in anderen Themengebieten zur Seite.
Warum Predictive Maintenance?
Die vorausschauende Wartung bietet ein Potenzial, das über die Verbesserung von Wartungsprozessen hinausgeht. Die Vorteile – von der Steigerung der Maschinenverfügbarkeit bis hin zu nachhaltiger Qualitätssteigerung – sind vielen Unternehmen bekannt. Häufig fällt eine konkrete Umsetzung von Predictive Maintenance (PdM) Programmen jedoch schwer. Wir unterstützen Sie dabei, eigene PdM-Strategien zu entwickeln.
So unterstützen wir Sie:
Vorträge und Schulungen
In unseren Vorträgen vermitteln wir Grundlagen zur vorausschauenden Instandhaltung. Unsere Schulung zum Thema „Maschinelles Lernen“ behandelt notwendige Prozesse, um PdM-Ansätze umzusetzen. Während der Vorträge und Schulungen besteht die Möglichkeit, unsere Live-Demonstratoren zu besichtigen und sich frei zum Thema Instandhaltung auszutauschen.
Workshops
Gemeinsam identifizieren und bewerten wir in Workshops potenzielle Anwendungsfälle für Predictive Maintenance in Ihrem Unternehmen. Mit unserem frei verfügbaren Leitfaden geben wir Ihnen alle wichtigen Informationen an die Hand, um selbständig Anwendungsfälle zu erkennen.
Erfahrungen sammeln
Lösungen zur Zustandsüberwachung und Maschinenanalyse aus erster Hand! An unseren Demonstratoren zeigen wir Ihnen reale Anwendungsbeispiele. Durch den Verleih unserer Audio-Anomalie Detektoren können Sie eigene Erfahrungen in Ihrem Unternehmen sammeln. Mehr dazu lesen Sie in unserem Interview.
Machbarkeitsstudien
Sie haben Ideen zu möglichen Anwendungsfällen und möchten den ersten Schritt machen? Wir unterstützen Sie dabei, geeignete Predictive Maintenance Ansätze zu finden und stehen Ihnen bei Fragen zur Umsetzung zur Seite.
