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Fertigungsindustrie — IT/OT-Konvergenz in der Produktion

SCADA-Automatisierung, Edge-Fleet-Management, Predictive-Maintenance-Pipelines und IT/OT-Kulturwandel — fuer weniger Ausfallzeit und niedrigere Wartungskosten.

Seit 2006 | 500+ Projekte | Fertigung, Automotive, Industrie

Herausforderungen

Branchenspezifische Herausforderungen

Diese Probleme begegnen uns bei unseren Kunden immer wieder — und wir wissen, wie man sie loest.

SCADA/DCS manuelles Management

SCADA- und DCS-Systeme werden manuell konfiguriert und aktualisiert. Aenderungen sind nicht dokumentiert, Konfigurationsdrift zwischen Anlagen ist die Regel, und Rollbacks sind kaum moeglich.

Edge-Gateway-Wildwuchs

Dutzende bis Hunderte Edge-Gateways im Feld — jedes manuell konfiguriert, unterschiedliche Firmware-Versionen, kein zentrales Management. Updates sind aufwendig und fehleranfaellig.

Keine Predictive-Maintenance-Pipeline

Sensordaten werden gesammelt, aber nicht systematisch ausgewertet. ML-Modelle fuer vorausschauende Wartung existieren als Prototypen, aber es fehlt die Pipeline vom Training bis zum produktiven Einsatz.

Kulturelle Kluft zwischen IT und OT

IT-Teams und Produktionsverantwortliche sprechen verschiedene Sprachen. Unterschiedliche Prioritaeten, Tools und Arbeitsweisen fuehren zu Silos, die Innovationen blockieren und Projekte verzoegern.

Unser Ansatz

So gehen wir vor

Ein strukturierter, praxiserprobter Ansatz — von der Analyse bis zum messbaren Ergebnis.

1

SCADA/DCS-Automatisierung

Infrastructure as Code fuer SCADA- und DCS-Systeme. Konfigurationen werden versioniert, Aenderungen nachvollziehbar gemacht und Deployments automatisiert — mit Freigabeprozessen und Audit-Trail.

2

Edge-Fleet-Management

Zentrales Management aller Edge-Gateways mit Kubernetes-basierten Loesungen. Einheitliche Firmware, automatisierte Rollouts, Remote-Monitoring und Self-Healing-Mechanismen fuer die gesamte Flotte.

3

ML-Pipeline fuer Predictive Maintenance

End-to-End-Pipeline vom Daten-Ingestion ueber Feature Engineering und Modell-Training bis zum produktiven Einsatz. MLOps-Praktiken sorgen fuer reproduzierbare Ergebnisse und kontinuierliche Modellverbesserung.

4

IT/OT-Workshops und Kulturwandel

Strukturierte Workshop-Reihe fuer IT- und OT-Teams: gemeinsame Ziele definieren, Prozesse angleichen, Verstaendnis aufbauen. Begleitung ueber mehrere Monate bis zur nachhaltigen Zusammenarbeit.

Ergebnisse

Typische Ergebnisse

Messbare Verbesserungen, die unsere Kunden mit diesem Ansatz erzielen.

Ungeplante Ausfallzeit
Vorher
Haeufig
Nachher
-45%
Wartungskosten
Vorher
Hoch
Nachher
-30%
Deployment-Automatisierung
Vorher
Manuell
Nachher
95%
Edge-Update-Dauer
Vorher
Tage pro Geraet
Nachher
Minuten, flottenweit
Konfigurationsdrift
Vorher
Unkontrolliert
Nachher
Eliminiert
Mean Time to Recovery
Vorher
Stunden
Nachher
Minuten
Technologien

Technologie-Stack

Die Tools und Technologien, die wir in diesem Kontext einsetzen.

SCADA
DCS
Kubernetes
Ansible
MQTT
Grafana
Prometheus
TensorFlow
Docker
Git
Jenkins
InfluxDB

Aehnliche Herausforderung?

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