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Um Skalierbarkeit und eine kostenfreie Integration zu erreichen, konzentriert sich die Plattform auf die Erfassung von Daten aus bestehenden Industrieanlagen, indem sie ein Gateway-Gerät an jedem Standort des Kunden installiert. Das Gateway ist in der Lage, mit den Maschinen jedes Anbieters zu kommunizieren, wobei weit verbreitete industrielle Kommunikationsprotokolle (Modbus TCP, OPC-UA, BACnet usw.) verwendet werden. Auf diese Weise wird jede Komponente der bestehenden Anlage in ein virtuelles IoT-Gerät mit allen erforderlichen Fähigkeiten verwandelt. Die Echtzeit-Anlagendaten werden an eine Cloud-basierte Datenpipeline weitergeleitet, wo sie in Zeitreihen umgewandelt, klassifiziert, durch Filter zur Erkennung von Anomalien geleitet und gespeichert werden.
Die Benutzerinteraktion mit der Plattform erfolgt über eine webbasierte Anwendung. Die Funktionalitäten der Plattform sind in drei Hauptsäulen unterteilt.

Verbessertes Monitoring: Der anfängliche Schwerpunkt der Plattform liegt darin, dem Nutzer eine effiziente Überwachung aller Teilsysteme der Anlage zu ermöglichen. Die Überwachung erfolgt sowohl mit Echtzeit-Rohdaten, die eine Fehlersuche ermöglichen, als auch mit Insights, einem Mechanismus, der die Erkennung von Anomalien in Echtzeit mit prozessorientierten Analysen kombiniert. Da Insights den Prozess und die erwarteten Datenmuster hinter jeder Anlage kennt, kann es verstehen, wann jede Anlage ordnungsgemäß funktioniert und den Benutzer bei Bedarf benachrichtigen.
Verwaltung: Die Kernfunktionalität der Plattform ist der Echtzeit-Klassifizierungsmechanismus. Durch die Kombination von Prozesswissen und Algorithmen des maschinellen Lernens kann die Plattform jeden wiederholbaren Prozess in Echtzeit klassifizieren und eine eindeutige digitale Kopie für jeden Prozess erstellen. Wenn also eine Produktcharge in der Produktlinie beginnt, erkennt die Plattform diese in Echtzeit und erstellt eine digitale Kopie dafür. In jeder digitalen Kopie kann der Benutzer Echtzeitdaten der Charge von der exakten Sekunde, in der die Charge gestartet wurde, bis zu jedem Ende sowie speziell für diese Art von Vorgang entwickelte Prozessanalysen sehen. Das Ergebnis ist eine vollautomatische, transparente und papierlose Protokollierung und Echtzeitverfolgung von Kosten- und Leistungsindikatoren für jeden laufenden Prozess.
Business Intelligence: Wie bereits beschrieben, werden für jede Charge oder jeden Vorgang mehrere KPIs und Analysen verfolgt, was zu Echtzeitauswertungen sowohl für die Produktionsleiter als auch für die Geschäftsleitung führt. Da all diese Informationen gespeichert und verwertbar sind, kann die Plattform monatlich, vierteljährlich oder jährlich Business Intelligence-Analysen in Echtzeit bereitstellen. So stehen spezielle Seiten für die Verfolgung von KPIs, aktueller Produktivität und Produktionskostenniveaus, aber auch für häufig auftretende Probleme, die zu Produktionsengpässen führen, zur Verfügung.

Durch die Nutzung der oben genannten Funktionen haben Oliveex’s Kunden signifikante Ergebnisse erzielt, darunter eine 18%ige Senkung des Stromverbrauchs, eine 55%ige Verringerung der monatlichen Kühl-/Heizzeiten und erhebliche Produktivitätssteigerungen. Translated with DeepL

Um Skalierbarkeit und eine kostenfreie Integration zu erreichen, konzentriert sich die Plattform auf die Erfassung von Daten aus bestehenden Industrieanlagen, indem sie ein Gateway-Gerät an jedem Standort des Kunden installiert. Das Gateway ist in der Lage, mit den Maschinen jedes Anbieters zu kommunizieren, wobei weit verbreitete industrielle Kommunikationsprotokolle (Modbus TCP, OPC-UA, BACnet usw.) verwendet werden. Auf diese Weise wird jede Komponente der bestehenden Anlage in ein virtuelles IoT-Gerät mit allen erforderlichen Fähigkeiten verwandelt. Die Echtzeit-Anlagendaten werden an eine Cloud-basierte Datenpipeline weitergeleitet, wo sie in Zeitreihen umgewandelt, klassifiziert, durch Filter zur Erkennung von Anomalien geleitet und gespeichert werden.
Die Benutzerinteraktion mit der Plattform erfolgt über eine webbasierte Anwendung. Die Funktionalitäten der Plattform sind in drei Hauptsäulen unterteilt.

Verbessertes Monitoring: Der anfängliche Schwerpunkt der Plattform liegt darin, dem Nutzer eine effiziente Überwachung aller Teilsysteme der Anlage zu ermöglichen. Die Überwachung erfolgt sowohl mit Echtzeit-Rohdaten, die eine Fehlersuche ermöglichen, als auch mit Insights, einem Mechanismus, der die Erkennung von Anomalien in Echtzeit mit prozessorientierten Analysen kombiniert. Da Insights den Prozess und die erwarteten Datenmuster hinter jeder Anlage kennt, kann es verstehen, wann jede Anlage ordnungsgemäß funktioniert und den Benutzer bei Bedarf benachrichtigen.
Verwaltung: Die Kernfunktionalität der Plattform ist der Echtzeit-Klassifizierungsmechanismus. Durch die Kombination von Prozesswissen und Algorithmen des maschinellen Lernens kann die Plattform jeden wiederholbaren Prozess in Echtzeit klassifizieren und eine eindeutige digitale Kopie für jeden Prozess erstellen. Wenn also eine Produktcharge in der Produktlinie beginnt, erkennt die Plattform diese in Echtzeit und erstellt eine digitale Kopie dafür. In jeder digitalen Kopie kann der Benutzer Echtzeitdaten der Charge von der exakten Sekunde, in der die Charge gestartet wurde, bis zu jedem Ende sowie speziell für diese Art von Vorgang entwickelte Prozessanalysen sehen. Das Ergebnis ist eine vollautomatische, transparente und papierlose Protokollierung und Echtzeitverfolgung von Kosten- und Leistungsindikatoren für jeden laufenden Prozess.
Business Intelligence: Wie bereits beschrieben, werden für jede Charge oder jeden Vorgang mehrere KPIs und Analysen verfolgt, was zu Echtzeitauswertungen sowohl für die Produktionsleiter als auch für die Geschäftsleitung führt. Da all diese Informationen gespeichert und verwertbar sind, kann die Plattform monatlich, vierteljährlich oder jährlich Business Intelligence-Analysen in Echtzeit bereitstellen. So stehen spezielle Seiten für die Verfolgung von KPIs, aktueller Produktivität und Produktionskostenniveaus, aber auch für häufig auftretende Probleme, die zu Produktionsengpässen führen, zur Verfügung.

Durch die Nutzung der oben genannten Funktionen haben Oliveex’s Kunden signifikante Ergebnisse erzielt, darunter eine 18%ige Senkung des Stromverbrauchs, eine 55%ige Verringerung der monatlichen Kühl-/Heizzeiten und erhebliche Produktivitätssteigerungen. Translated with DeepL

Um Skalierbarkeit und eine kostenfreie Integration zu erreichen, konzentriert sich die Plattform auf die Erfassung von Daten aus bestehenden Industrieanlagen, indem sie ein Gateway-Gerät an jedem Standort des Kunden installiert. Das Gateway ist in der Lage, mit den Maschinen jedes Anbieters zu kommunizieren, wobei weit verbreitete industrielle Kommunikationsprotokolle (Modbus TCP, OPC-UA, BACnet usw.) verwendet werden. Auf diese Weise wird jede Komponente der bestehenden Anlage in ein virtuelles IoT-Gerät mit allen erforderlichen Fähigkeiten verwandelt. Die Echtzeit-Anlagendaten werden an eine Cloud-basierte Datenpipeline weitergeleitet, wo sie in Zeitreihen umgewandelt, klassifiziert, durch Filter zur Erkennung von Anomalien geleitet und gespeichert werden.
Die Benutzerinteraktion mit der Plattform erfolgt über eine webbasierte Anwendung. Die Funktionalitäten der Plattform sind in drei Hauptsäulen unterteilt.

Verbessertes Monitoring: Der anfängliche Schwerpunkt der Plattform liegt darin, dem Nutzer eine effiziente Überwachung aller Teilsysteme der Anlage zu ermöglichen. Die Überwachung erfolgt sowohl mit Echtzeit-Rohdaten, die eine Fehlersuche ermöglichen, als auch mit Insights, einem Mechanismus, der die Erkennung von Anomalien in Echtzeit mit prozessorientierten Analysen kombiniert. Da Insights den Prozess und die erwarteten Datenmuster hinter jeder Anlage kennt, kann es verstehen, wann jede Anlage ordnungsgemäß funktioniert und den Benutzer bei Bedarf benachrichtigen.
Verwaltung: Die Kernfunktionalität der Plattform ist der Echtzeit-Klassifizierungsmechanismus. Durch die Kombination von Prozesswissen und Algorithmen des maschinellen Lernens kann die Plattform jeden wiederholbaren Prozess in Echtzeit klassifizieren und eine eindeutige digitale Kopie für jeden Prozess erstellen. Wenn also eine Produktcharge in der Produktlinie beginnt, erkennt die Plattform diese in Echtzeit und erstellt eine digitale Kopie dafür. In jeder digitalen Kopie kann der Benutzer Echtzeitdaten der Charge von der exakten Sekunde, in der die Charge gestartet wurde, bis zu jedem Ende sowie speziell für diese Art von Vorgang entwickelte Prozessanalysen sehen. Das Ergebnis ist eine vollautomatische, transparente und papierlose Protokollierung und Echtzeitverfolgung von Kosten- und Leistungsindikatoren für jeden laufenden Prozess.
Business Intelligence: Wie bereits beschrieben, werden für jede Charge oder jeden Vorgang mehrere KPIs und Analysen verfolgt, was zu Echtzeitauswertungen sowohl für die Produktionsleiter als auch für die Geschäftsleitung führt. Da all diese Informationen gespeichert und verwertbar sind, kann die Plattform monatlich, vierteljährlich oder jährlich Business Intelligence-Analysen in Echtzeit bereitstellen. So stehen spezielle Seiten für die Verfolgung von KPIs, aktueller Produktivität und Produktionskostenniveaus, aber auch für häufig auftretende Probleme, die zu Produktionsengpässen führen, zur Verfügung.

Durch die Nutzung der oben genannten Funktionen haben Oliveex’s Kunden signifikante Ergebnisse erzielt einschließlich einer Senkung des Stromverbrauchs um 18 %, einer Senkung der monatlichen Kühl-/Heizzeiten um 55 % und einer erheblichen Produktivitätssteigerung. Translated with DeepL

Um Skalierbarkeit und eine kostenfreie Integration zu erreichen, konzentriert sich die Plattform auf die Erfassung von Daten aus bestehenden Industrieanlagen, indem sie ein Gateway-Gerät an jedem Standort des Kunden installiert. Das Gateway ist in der Lage, mit den Maschinen jedes Anbieters zu kommunizieren, wobei weit verbreitete industrielle Kommunikationsprotokolle (Modbus TCP, OPC-UA, BACnet usw.) verwendet werden. Auf diese Weise wird jede Komponente der bestehenden Anlage in ein virtuelles IoT-Gerät mit allen erforderlichen Fähigkeiten verwandelt. Die Echtzeit-Anlagendaten werden an eine Cloud-basierte Datenpipeline weitergeleitet, wo sie in Zeitreihen umgewandelt, klassifiziert, durch Filter zur Erkennung von Anomalien geleitet und gespeichert werden.
Die Benutzerinteraktion mit der Plattform erfolgt über eine webbasierte Anwendung. Die Funktionalitäten der Plattform sind in drei Hauptsäulen unterteilt.

Verbessertes Monitoring: Der anfängliche Schwerpunkt der Plattform liegt darin, dem Nutzer eine effiziente Überwachung aller Teilsysteme der Anlage zu ermöglichen. Die Überwachung erfolgt sowohl mit Echtzeit-Rohdaten, die eine Fehlersuche ermöglichen, als auch mit Insights, einem Mechanismus, der die Erkennung von Anomalien in Echtzeit mit prozessorientierten Analysen kombiniert. Da Insights den Prozess und die erwarteten Datenmuster hinter jeder Anlage kennt, kann es verstehen, wann jede Anlage ordnungsgemäß funktioniert und den Benutzer bei Bedarf benachrichtigen.
Verwaltung: Die Kernfunktionalität der Plattform ist der Echtzeit-Klassifizierungsmechanismus. Durch die Kombination von Prozesswissen und Algorithmen des maschinellen Lernens kann die Plattform jeden wiederholbaren Prozess in Echtzeit klassifizieren und eine eindeutige digitale Kopie für jeden Prozess erstellen. Wenn also eine Produktcharge in der Produktlinie beginnt, erkennt die Plattform diese in Echtzeit und erstellt eine digitale Kopie dafür. In jeder digitalen Kopie kann der Benutzer Echtzeitdaten der Charge von der exakten Sekunde, in der die Charge gestartet wurde, bis zu jedem Ende sowie speziell für diese Art von Vorgang entwickelte Prozessanalysen sehen. Das Ergebnis ist eine vollautomatische, transparente und papierlose Protokollierung und Echtzeitverfolgung von Kosten- und Leistungsindikatoren für jeden laufenden Prozess.
Business Intelligence: Wie bereits beschrieben, werden für jede Charge oder jeden Vorgang mehrere KPIs und Analysen verfolgt, was zu Echtzeitauswertungen sowohl für die Produktionsleiter als auch für die Geschäftsleitung führt. Da all diese Informationen gespeichert und verwertbar sind, kann die Plattform monatlich, vierteljährlich oder jährlich Business Intelligence-Analysen in Echtzeit bereitstellen. So stehen spezielle Seiten für die Verfolgung von KPIs, aktueller Produktivität und Produktionskostenniveaus, aber auch für häufig auftretende Probleme, die zu Produktionsengpässen führen, zur Verfügung.

Durch die Nutzung der oben genannten Funktionen haben Oliveex’s Kunden signifikante Ergebnisse erzielt, darunter eine 18%ige Senkung des Stromverbrauchs, eine 55%ige Verringerung der monatlichen Kühl-/Heizzeiten und erhebliche Produktivitätssteigerungen. Translated with DeepL

Um Skalierbarkeit und eine kostenfreie Integration zu erreichen, konzentriert sich die Plattform auf die Erfassung von Daten aus bestehenden Industrieanlagen, indem sie ein Gateway-Gerät an jedem Standort des Kunden installiert. Das Gateway ist in der Lage, mit den Maschinen jedes Anbieters zu kommunizieren, wobei weit verbreitete industrielle Kommunikationsprotokolle (Modbus TCP, OPC-UA, BACnet usw.) verwendet werden. Auf diese Weise wird jede Komponente der bestehenden Anlage in ein virtuelles IoT-Gerät mit allen erforderlichen Fähigkeiten verwandelt. Die Echtzeit-Anlagendaten werden an eine Cloud-basierte Datenpipeline weitergeleitet, wo sie in Zeitreihen umgewandelt, klassifiziert, durch Filter zur Erkennung von Anomalien geleitet und gespeichert werden.
Die Benutzerinteraktion mit der Plattform erfolgt über eine webbasierte Anwendung. Die Funktionalitäten der Plattform sind in drei Hauptsäulen unterteilt.

Verbessertes Monitoring: Der anfängliche Schwerpunkt der Plattform liegt darin, dem Nutzer eine effiziente Überwachung aller Teilsysteme der Anlage zu ermöglichen. Die Überwachung erfolgt sowohl mit Echtzeit-Rohdaten, die eine Fehlersuche ermöglichen, als auch mit Insights, einem Mechanismus, der die Erkennung von Anomalien in Echtzeit mit prozessorientierten Analysen kombiniert. Da Insights den Prozess und die erwarteten Datenmuster hinter jeder Anlage kennt, kann es verstehen, wann jede Anlage ordnungsgemäß funktioniert und den Benutzer bei Bedarf benachrichtigen.
Verwaltung: Die Kernfunktionalität der Plattform ist der Echtzeit-Klassifizierungsmechanismus. Durch die Kombination von Prozesswissen und Algorithmen des maschinellen Lernens kann die Plattform jeden wiederholbaren Prozess in Echtzeit klassifizieren und eine eindeutige digitale Kopie für jeden Prozess erstellen. Wenn also eine Produktcharge in der Produktlinie beginnt, erkennt die Plattform diese in Echtzeit und erstellt eine digitale Kopie dafür. In jeder digitalen Kopie kann der Benutzer Echtzeitdaten der Charge von der exakten Sekunde, in der die Charge gestartet wurde, bis zu jedem Ende sowie speziell für diese Art von Vorgang entwickelte Prozessanalysen sehen. Das Ergebnis ist eine vollautomatische, transparente und papierlose Protokollierung und Echtzeitverfolgung von Kosten- und Leistungsindikatoren für jeden laufenden Prozess.
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Durch die Nutzung der oben genannten Funktionen haben Oliveex’s Kunden signifikante Ergebnisse erzielt, darunter eine 18%ige Senkung des Stromverbrauchs, eine 55%ige Verringerung der monatlichen Kühl-/Heizzeiten und erhebliche Produktivitätssteigerungen. Translated with DeepL

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