Set-Points finden, die sich auszahlen.
Was-wäre-wenn-Simulation und Closed-Loop-Optimierung für Parameter, Schedules und Energie. Empfehlungen kommen mit prognostiziertem KPI-Impact, simuliert bevor eine Änderung die Maschine erreicht.
Für
Optimierung / Linie 3
Empfehlung · WO-2241 · Stator-Wickeln
Yield maximieren · Cycle ≤ 28s
Set-Points
| Parameter | Aktuell | Empfehlung | Δ |
|---|---|---|---|
| Drahtspannung | 12,0 N | 12,4 N | +3,3% |
| Spindel-RPM | 1850 | 1820 | −1,6% |
| Bond-Pulse | 65 ms | 62 ms | −4,6% |
| Ofen-Temp. | 210 °C | 210 °C | 0 |
Prognostizierter Impact
Set-Points driften. Tribal Knowledge geht in Rente.
Werke fahren auf hand-getunten Parametern, an die niemand ran will. Yield und Energie bleiben auf dem Tisch. Optimierung braucht Simulation, Audit und Operator-Buy-in — keine Black-Box-Empfehlung.
Enthaltene Capabilities.
Parameter-Optimierung, Energiemanagement und Maschinendatenerfassung — mit Was-wäre-wenn-Simulation und Closed-Loop-Steuerung, wo sie sicher freigegeben ist.
Parameter-Optimierung
Set-Points empfehlen, die Yield maximieren oder Energie minimieren — mit Was-wäre-wenn-Simulation vor jeder Live-Änderung.
Energiemanagement
Energieverbrauch pro Maschine überwachen. Verschwendung identifizieren und Verbrauch zur Kostensenkung optimieren.
Maschinendatenerfassung
Jede SPS und jeden Sensor über herstellerunabhängige Standardprotokolle anbinden. Daten zentral für Analyse und Reporting zusammenführen, ohne Anbieterbindung.
Von Insight zu Set-Point.
Ziel definieren
Yield, Ausschuss, Energie, Cycle Time — Ziele und Constraints in Klartext setzen.
Simulieren
Modelle projizieren KPI-Impact über Set-Points, bevor eine Änderung die Linie berührt.
Empfehlen
Operatoren sehen gerankte Set-Points mit Impact und Begründung.
Anwenden
Mit Freigabe anwenden oder den Loop bei sicheren Parametern schließen. Jede Änderung signiert und reversibel.
Ergebnisse, die die Plattform tragen.
+5%
First-Pass-Yield
Empfohlene Set-Points liefern messbaren Yield-Gewinn in Wochen.
−12%
Energie pro Teil
Kombiniertes Tuning von Prozess und HVAC, in Simulation validiert.
−80%
Tuning-Zeit
Ingenieure gehen von Quartals-DOEs zu wöchentlichen Improvements.
Ein Loop, der schließt — mit Menschen dort, wo sie zählen.
Optimierung ist keine Einmal-Empfehlung. Es ist ein Loop: Ziel definieren, simulieren, empfehlen, anwenden (mit Freigabe wo nötig), Ergebnis messen — und das Modell auf das Tatsächliche tunen.
Ziel
Ziel und Constraints in Klartext wählen.
Simulieren
KPI-Impact über Set-Points projizieren — bevor live geht.
Empfehlen
Gerankte Set-Points mit prognostiziertem Impact und Begründung.
Anwenden
Mit Freigabe anwenden oder Loop bei sicheren Parametern schließen — jede Änderung signiert und reversibel.
Messen
Prognose vs. Ist vergleichen — Ergebnisse fließen ins Modell zurück.
Powered by der RockQ-Plattform
Diese Lösung kombiniert die folgenden Plattform-Capabilities. Jede ist auch einzeln verfügbar.
Eine Expertin hinter jeder Lösung.
Echte Ingenieure, echte Fabrik-Erfahrung. Schreiben Sie ihnen — Sie bekommen eine Antwort, einen Scope und eine funktionierende Architektur, kein Sales Deck.
Simulieren Sie eine Parameteränderung.
Wählen Sie einen Prozess. Wir modellieren den KPI-Impact von drei Set-Point-Änderungen — bevor eine die Halle erreicht.