Warum digitalisieren?
Um Wachstum aufrechtzuerhalten, Gewinnmargen zu steigern und den Energieverbrauch zu optimieren, führen Produktionsleiter eine umfassende digitale Transformation ihrer IT-Infrastrukturen und Geschäftsprozesse durch. Die wichtigsten Faktoren, die die Branche antreiben, sind:
- Fachkräftemangel (2,4 Millionen): Die enorme Lücke in der Arbeitskräfteverfügbarkeit bis 2028 macht intuitivere und stärker automatisierte Systeme notwendig, um die Produktionsniveaus aufrechtzuerhalten.
- Automatisierungslücke (%60): Mehr als die Hälfte der aktuellen Produktionsaufgaben besitzt Automatisierungspotenzial und stellt damit eine bedeutende Chance zur Steigerung der operativen Effizienz dar.
- Anlagenstillstand (100.000 $/Stunde): Da die geschätzten Kosten für Stillstände pro Stunde sechsstellige Beträge erreichen, ist prädiktive Zuverlässigkeit keine Option mehr, sondern eine Notwendigkeit.
- Energieverbrauch (%33): Die industrielle Produktion macht ein Drittel des gesamten jährlichen Energieverbrauchs aus, wodurch intelligente und nachhaltige Technologielösungen für Nachhaltigkeit und Kostenkontrolle unerlässlich werden.
Robotik
Wir entwickeln leistungsstarke Embedded-Software sowie Web-, Desktop- und mobile Anwendungen, die zur Verwaltung und Koordination industrieller Roboter erforderlich sind. Ob autonom arbeitend oder gemeinsam mit Menschen als „Cobots“ (kollaborative Roboter) eingesetzt – unsere Lösungen gewährleisten Präzision und Sicherheit. Unsere Expertise umfasst:
- Automatisierungsroboter für Lager und Logistikzentren
- Kollaborative Roboter (Cobots) für gemeinsame Arbeitsbereiche
- Hochpräzise Roboterarme und spezielle Endeffektoren
Fernerfassung und Edge Intelligence
Resolution7 integriert fortschrittliche Sensornetzwerke (Temperatur, Bewegung, Druck, Feuchtigkeit) und Bildverarbeitungssysteme, um eine Echtzeitüberwachung von Anlagenzustand und Beständen zu ermöglichen. Wir nutzen einen leistungsfähigen Technologie-Stack, um Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse zu transformieren:
- Cloud-, Fog- und Edge-Computing-Architekturen für verteilte Datenverarbeitung
- Machine-Learning-basierte Datenanalyse zur Anomalieerkennung
- Computer Vision für Qualitätskontrolle und räumliches Situationsbewusstsein
- Hochleistungs-Dashboards für die Echtzeit-Datenvisualisierung
- Niedriglatenz-Video-Streaming vom Gerät zum Browser für Fernüberwachung
Vorausschauende Wartung
Wir nutzen fortschrittliche Machine-Learning-Modelle, um verborgene Muster in den Daten zu erkennen, die von vernetzten Anlagen und verschiedenen Fabrik-IT-Systemen erzeugt werden. Resolution7 entwickelt auf Basis dieser Erkenntnisse Predictive-Maintenance-Lösungen, die Herstellern Folgendes ermöglichen:
- Die Anlagenverfügbarkeit durch proaktive Eingriffe zu maximieren
- Wartungskosten (um bis zu 95 %) erheblich zu senken und kritische Ausfälle zu verhindern
- Die gesamte Produktionsleistung und die Lebensdauer von Anlagen zu erhöhen
- Wartungspläne mit realen Zustandsdaten der Anlagen zu synchronisieren