#068 | Predictive Maintenance auf Grundlage von Maschinendaten – Prozesseffizienz am Beispiel der Metall-Industrie optimieren | azeti & Aurubis AG

#068 | Predictive Maintenance auf Grundlage von Maschinendaten – Prozesseffizienz am Beispiel der Metall-Industrie optimieren | azeti & Aurubis AG

24 Minuten

Beschreibung

vor 2 Monaten

#Steel #CO2


In dieser Podcastfolge tauchen wir ein, in den täglichen Job
eines Verantwortlichen in der Produktion. Dieser muss die
Produktionsziele erfüllen, sowie die Planung von
Wartungsstillstandszeiten in Abstimmung mit der
Produktionsplanung durchführen. Stellvertretend erklärt einer der
größten Kupferrecycler weltweit – die Aurubis AG – die heutigen
Herausforderungen und strategische Zielsetzung der
Digitalisierung. 


Der führende Anbieter von Nichteisenmetallen wird von seinem
Partner azeti unterstützt, welcher schnelle und skalierbare
Lösungen für die Umsetzung von Internet-of-Things-Projekten
ermöglicht. Gemeinsam stellen Sie Ihr Vorzeigeprojekt in Sachen
IoT vor, welches sich um den Kupferschmelzofen, den elektrischen
Induktor, dreht. Dieser Induktor und die zugehörigen
Produktionsanlagen müssen 24/7 über einen langen Zeitraum
laufen. 


Produktionsstillstände zu planen ist nicht immer einfach - vor
allem, wenn es zu unvorhergesehenen Produktionsausfällen kommt.
Diese Podcastfolge zeigt, wie azeti Ihrem Kunden Aurubis in
diesem Punkt hilft und das Condition Monitoring des Induktors
realisiert. Dazu gehört beispielsweise die Überwachung
elektrischer Parameter, Prozesstemperaturen und Drücke. Das Ziel
von azeti: Für Ihre Kunden ein höheres Maß an Transparenz,
Kosteneffizienz, Widerstandsfähigkeit und Nachhaltigkeit in der
Produktion erreichen.


Madeleine Mickeleits Gäste in dieser Podcastfolge: 


-       Florian Hönigschmid (Vice President
Strategy & Sales, azeti)


-       Yanni Apers (Product Manager Aurubis
Olen)

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