NatusAI
Referenzszenario
Elektromechanik
Elektromechanische Fertigung
Prozess abbilden, Abweichungen früh erkennen und die Reaktion koordinieren.
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Fertigung an mehreren StandortenDemo auf AnfrageReferenzszenario
Digitaler Zwilling der Fabrik: jedes Werk live im Blick – bevor Ausschuss entsteht
Ein digitaler Zwilling der Fabrik (Digital Twin) verknüpft Produktion, Energie, Instandhaltung und Qualität in Ihrem gesamten Werksnetz. Probleme werden sichtbar, solange noch Zeit zum Handeln ist – und die Daten bleiben in jedem Werk.
- Status
- Demo auf Anfrage · Referenzszenario
- Daten
- Bleibt vor Ort: ein eigenständiges Programm pro Werk, auf Ihrer eigenen Hardware
- Grundlage
- Anonymisierte Referenzplattform, laut Bericht im Produktivbetrieb; kein NatusAI-Kundenergebnis
Das geschäftliche Problem
Dutzende Systeme, kein werksübergreifender Blick
Ein global tätiger Hersteller steuert Produktion, Energie, Instandhaltung und Qualität über Dutzende voneinander getrennte Systeme – mit Daten in vielen Sprachen, analogen Prozessen und Datensilos.
Bis ein Problem in einem Bericht auftaucht, ist der Ausschuss längst produziert und die Linie steht bereits.
So funktioniert es
Hallenboden anbinden, Werk modellieren, rechtzeitig handeln
Die Plattform verbindet Maschinensensoren, Fertigungssysteme, Energiezähler, Wartungsprotokolle und Qualitätsprüfungen zu einem gemeinsamen Modell.
Verbinden
Daten direkt aus der Fertigung erfassen
Native Konnektoren holen Maschinen- und Anlagendaten ohne zusätzliche Middleware herein – auf Hardware direkt neben den Maschinen.
Modellieren
Ein Modell der gesamten Produktion
Produktions-, Energie-, Instandhaltungs- und Qualitätsdaten aller Werke liegen in einem vernetzten Modell: einem digitalen Zwilling der Produktion.
Handeln
Vorhersagen und optimieren
Modelle des maschinellen Lernens prognostizieren Ausfälle, sodass Wartung planbar wird, und die Live-Anlageneffektivität zeigt, wo Handlungsbedarf besteht.
Was Führungskräfte gewinnen
Weniger Überraschungen an der Linie
Für COO oder Produktionsleitung liegt der Wert in früheren Warnungen – und in Entscheidungen auf Basis des gesamten Werksnetzes statt des Berichts eines einzelnen Werks.
Geplante statt reaktiver Instandhaltung. Ausfallprognosen ermöglichen es den Teams, Eingriffe einzuplanen, bevor die Linie stillsteht.
Effektivität im gesamten Netzwerk. Verfügbarkeit, Leistung und Qualität live für jedes Werk – mit den Stellhebeln, um darauf zu reagieren.
Die Daten bleiben im Werk. Ein eigenständiges Programm pro Standort auf Ihrer eigenen Hardware – so bleiben die Daten in jedem Werk.
Beteiligte Produkte
Womit es gebaut ist
Diese Rollen zeigen, wie sich der Anwendungsfall in die NatusAI-Architektur einfügt. Sie bedeuten nicht, dass die Referenzimplementierung jedes Produkt genutzt hat.
- NatusAI CygnusGeplant: v1Datenbasis für Graph-, Zeit-, Standort- und Suchdaten
- NatusAI OrionRoadmapAnwendungsplattform, die Datenfähigkeiten in nutzbare Werkzeuge verwandelt
- NatusAI LyraVerfügbarUI-Komponenten für Betriebsansichten, Karten und Dashboards
- NatusAI AurigaRoadmapKI-Koordination für assistierte Analysen
- NatusAI DracoRoadmapKontrollierte Bereitstellung und Integration über alle Standorte
Was Sie heute kaufen können: ein Umsetzungsprojekt unter Leitung unseres Teams, aufgebaut auf der in unseren Kundenprojekten bewährten Engine und mit Oberflächen von NatusAI Lyra. Produkte mit dem Status Roadmap zeigen, wohin sich die Plattform entwickelt; Termine teilen wir unter NDA.
Status: Die Referenzimplementierung und ihre berichteten Ergebnisse gehören zu einem anonymisierten Industrieprojekt auf derselben Engine wie unsere Kundenprojekte. Die anonymisierte Referenzplattform ist laut Bericht im Produktivbetrieb und wurde in der Branche ausgezeichnet. Sie ist kein NatusAI-Kundenergebnis.
Für Ihr technisches Team
- Native Konnektoren: OPC-UA, MQTT und Kafka als Eingang, ohne zusätzliche Middleware.
- Edge-Deployment: ein Binary pro Standort auf Standard- und ARM-Hardware, direkt neben den Maschinen. Die Datenbank läuft dort, wo die Daten entstehen.
- Ein einheitliches Modell: Produktion, Energie, Instandhaltung und Qualität aller Werke in einem Graphen und einer Transaktion.
- Predictive Maintenance mit ML-Ausfallprognosen; OEE (Verfügbarkeit, Leistung, Qualität) live über das gesamte Netzwerk berechnet.
- Das Verhalten von Konnektoren und Edge beschreibt ein Fähigkeitsmuster der Quelle, das geplanten NatusAI-Produktrollen zugeordnet ist. Es ist keine verifizierte Release-Aussage zu NatusAI Cygnus.
Demo auf Anfrage
Die Demonstration zum Werksnetz ansehen
Die Demonstration zeigt, wie eine industrielle Datenplattform Produktionssignale mit betrieblichen Entscheidungen verbindet. Wir führen Sie hindurch und sprechen über Ihre Werke.
- Produktion, Energie, Instandhaltung und Qualität in einer Ansicht
- Wie die Daten in jedem Werk vor Ort bleiben
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Fragen
Industrielle Datenprozesse: Fragen von Führungskräften
Weitere Antworten zu Betrieb, Governance und Preisen finden Sie in unseren häufigen Fragen.
Müssen Werksdaten die Fabrik verlassen?
Nein. Das Muster läuft als eigenständiges Programm pro Standort auf Ihrer eigenen Hardware, direkt neben den Maschinen – die Daten bleiben also in jedem Werk.
Welche Maschinenprotokolle bindet der digitale Zwilling der Fabrik an?
OPC-UA, MQTT und Kafka, über native Konnektoren ohne zusätzliche Middleware. Dies beschreibt ein Fähigkeitsmuster der Quelle, keine verifizierte Release-Aussage zu NatusAI Cygnus.
Ist die industrielle Referenzimplementierung ein NatusAI-Kundenergebnis?
Nein. Sie gehört zu einem anonymisierten Industrieprojekt auf derselben Engine wie unsere Kundenprojekte. Die anonymisierte Referenzplattform ist laut Bericht im Produktivbetrieb; sie ist kein NatusAI-Kundenergebnis.
Mit unserem Team sprechen
Welche Linie würden Sie zuerst beobachten?
Beginnen Sie mit einem Werk und einem wiederkehrenden Problem, etwa ungeplanten Stillständen, Energieverbrauch oder Ausschuss. Wir definieren eine erste vernetzte Ansicht und wie sich ihr Nutzen messen lässt.
- Beginnen Sie mit einer klar abgegrenzten Analysephase, die mit einer eindeutigen Go/No-Go-Entscheidung endet.
- Bringen Sie eine konkrete Frage mit – wir zeigen, wo KI hilft und wie wir den Erfolg messen würden.
Oder schreiben Sie an contact@natusai.com
