Den nächsten Batch vorhersagen — nicht den letzten.
Yield-, Ausschuss- und Durchsatz-Modelle auf Ihren Daten, in der ML Studio trainiert, im Workflow eingesetzt, der die Linie bereits steuert. Keine Black Box, keine MLOps-Beratung erforderlich.
Für
Analytics / Linie 3
Szenario · Yield-Projektion · WO-2241
Szenarien
Top-Treiber
Werke ertrinken in Dashboards. Wenige haben Modelle, die Zahlen bewegen.
BI sagt Ihnen, was passiert ist. Predictive Analytics sagt, was passieren wird — und was zu ändern ist. Die Lücke ist selten das Modell. Es ist der Einsatz dort, wo gearbeitet wird.
Enthaltene Capabilities.
Yield-Prognose, Ausschussanalyse, Durchsatz-Forecast und Maschinendatenerfassung — komponiert und im Besitz Ihres Teams.
Yield-Prognose
First-Pass-Yield aus Prozess- und Material-Features prognostizieren — und die Hebel rechtzeitig setzen.
Ausschussanalyse
Ausschussursachen identifizieren. Defektmuster nach Schicht oder Maschine analysieren und Korrekturmaßnahmen einleiten.
Durchsatz-Prognose
Linien- und Schichtdurchsatz gegen Aufträge prognostizieren. Kapazitätslücken erkennen, bevor das Planungsmeeting sie findet.
Maschinendatenerfassung
Jede SPS und jeden Sensor über herstellerunabhängige Standardprotokolle anbinden. Daten zentral für Analyse und Reporting zusammenführen, ohne Anbieterbindung.
Von Daten zur Entscheidung.
Verbinden
Stream aus PLCs, SCADA und ERP. RockQ verknüpft Werks- mit Planungsdaten automatisch.
Trainieren
AutoML für Tabular & Time-Series, oder Ihr eigenes Python — gleiche Toolchain, gleiche Governance.
Einbetten
Vorhersagen erscheinen in der App, im MES-Bildschirm oder im Alert, der die Linie schon steuert.
Verbessern
Ergebnisse fließen in Retraining. Das Modell lernt aus jedem Run, nicht aus Quartalsreviews.
Ergebnisse, die die GuV bewegen.
+8%
First-Pass-Yield
Vorhergesagte Drift wird vor dem Scrap-Batch behoben.
−30%
Vermiedener Ausschuss
Operatoren sehen das Risiko früh, nicht nach dem Laborbefund.
<6 Wo.
Modell in Produktion
Vom ersten Datensatz zum Live-Deployment, auf einer Plattform.
Drei Modelle, heute in Produktion.
Predictive Analytics ist nur nützlich, wenn sie deployed ist. Hier sind drei Modelltypen, die unsere Kunden auf echten Linien fahren — gleiche Toolchain, sehr unterschiedliche Probleme.
Yield des nächsten Batches
Prognostiziert First-Pass-Yield des nächsten Batches aus Prozess- und Material-Features.
- Drahtspannung
- Operator-Schicht
- Material-Lot
- Umgebungstemp.
Prognostizierter FPY
%, mit 80% PI
Top-Ausschusstreiber
Rangiert die Top-Features, die Ausschuss in der letzten Schicht hochtreiben — pro Linie.
- SPC-Verletzungen
- Werkzeugalter
- Setpoint-Drift
- NCR-Historie
Treiber-Ranking
+ Erklärung
Schicht-Durchsatz
Sagt End-of-Shift-Durchsatz aus den ersten 90 Minuten Run-Daten voraus.
- Cycle Time
- Bisherige Stopps
- Mix
- Operator-Team
Prognostizierte Stück
@ Schichtende
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.
Bringen Sie eine Zahl, die wir vorhersagen können.
Yield, Ausschuss, Durchsatz, OTIF — wählen Sie eine. Wir bauen ein Modell auf Ihren Daten und zeigen den Euro-Effekt in zwei Wochen.