{"id":37470,"date":"2024-04-01T06:00:23","date_gmt":"2024-04-01T04:00:23","guid":{"rendered":"https:\/\/www.framence.com\/?p=37470"},"modified":"2024-03-20T13:20:07","modified_gmt":"2024-03-20T12:20:07","slug":"sachdaten-automatisiert-im-digitalen-zwilling-integrieren","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.framence.com\/de\/sachdaten-automatisiert-im-digitalen-zwilling-integrieren\/","title":{"rendered":"Sachdaten automatisiert im digitalen Zwilling integrieren"},"content":{"rendered":"

Moderne Produktionsanlagen sind sehr komplex und generieren \u00fcber ihren Lebenszyklus eine unglaubliche Menge an Daten. Um diese Informationen, die in unterschiedlichen IT-Systemen und Datenbanken gespeichert sind, f\u00fcr Mitarbeiter und Techniker zug\u00e4nglich zu machen, werden die Anlagen mit Tags versehen, die der Techniker vor Ort mit mobilen Endger\u00e4ten scannen kann. So kann er die Anlage identifizieren und die ben\u00f6tigten Informationen abrufen. <\/strong><\/h4>\n

Parallel dazu, werden im Zuge der Digitalisierung heute digitale Repr\u00e4sentation von ganzen Produktionsanlagen erstellt. Mit diesen digitalen Zwillingen k\u00f6nnen Daten in Echtzeit analysiert, Prognosen erstellt oder auch Simulationen durchgef\u00fchrt werden, ohne die physischen Gegenst\u00fccke zu beeintr\u00e4chtigen. Solche digitalen Zwillinge, insbesondere wie FRAMENCE, liefern dementsprechend einen unvergleichlichen Mehrwert f\u00fcr Unternehmen und ihre Techniker in einer Vielzahl von Szenarien \u2013 von der Analyse und \u00dcberwachung von Anlagen bis hin zur Optimierung von Produktionsprozessen.<\/p>\n

Oftmals bieten solche digitalen Zwillinge nur eine reine Geometrie und Visualit\u00e4t, die f\u00fcr eine Vermeidung von vielen vor-Ort Besuchen vollkommen ausreichen. Um ihren vollen Nutzen zu entfalten, m\u00fcssen diese Modelle aber Zugriff auf alle vorhandenen Mess- und Sachdaten sowie Prozessinformationen der Anlagen haben. Diese Verkn\u00fcpfung wird heute in den meisten F\u00e4llen durch die manuelle Erstellung von entsprechenden Points-of-Information (PoI) erzeugt. Dieser manuelle Ansatz ist zwar gut, ist aber selbst bei kleinen Objekten mit erheblichem Aufwand verbunden. Bei gr\u00f6\u00dferen Installationen oder Objekten, die \u00fcber tausende oder sogar zehntausende Tags verf\u00fcgen, ist dies schlicht nicht wirtschaftlich leistbar.<\/p>\n

Hochaufl\u00f6sende Bilder liefern die n\u00f6tige Detailtiefe<\/strong><\/h4>\n

Bei FRAMENCE machen wir uns die vorhandenen hochaufl\u00f6senden Bilder zunutze, die wir zur Erstellung unserer Zwillinge einsetzen<\/a><\/strong>. Die hervorragende Bildqualit\u00e4t hat neben der Pr\u00e4zision den unschlagbaren Vorteil, dass Typenschilder, Tags oder sonstige visuelle Informationen im Unterschied zu anderen Zwillingen erkennbar und somit verarbeitbar sind. So k\u00f6nnen wir die bereits an den Anlagen vorhandenen Tags erkennen und die Erzeugung von den essenziellen Verkn\u00fcpfungen (PoI) mit den Sach- und Prozessdaten kann automatisiert werden.<\/p>\n

Mit KI und OCR Texte lesen<\/strong><\/h4>\n

Mithilfe von KI und OCR-Methoden erkennt unsere Software jede Art von Text in den Bildern, sei es ein Typenschild, Objektbeschriftungen oder sogar handschriftliche Informationen. Unsere Plattform erkennt diese Texte und verortet ihn im Zwilling an der richtigen geometrischen Position. \u00dcber entsprechende Suchen der Nutzer \u00fcber den Namen oder eine Anlagen-ID l\u00e4sst sich die richtige Anlage in Sekundenschnelle identifizieren und im Bild betrachten.<\/p>\n

Wenn zudem f\u00fcr Anlagen in Fremdsystemen wie beispielsweise ERP, Leitsystemen oder sonstigen Datenbanken Daten gehalten werden, lassen sich entsprechende Schnittstellen \u00fcber die im Bild erkannten Texte oder IDs ausl\u00f6sen und die Daten direkt im Bild verf\u00fcgbar machen.<\/p>\n

Die Kombination aus guter Bildqualit\u00e4t und m\u00e4chtigen IT-Werkzeugen erm\u00f6glicht es den Nutzern von FRAMENCE ihre digitalen Zwillinge schnell und einfach mit \u201eLeben\u201c zu f\u00fcllen. <\/strong><\/h4>\n

Da unser Ansatz nicht nur vordefinierte oder angelernte Tags erkennt, sondern grunds\u00e4tzlich alle Beschriftungen, Typenschilder oder handschriftliche Texte, er\u00f6ffnet das noch viele weitere Anwendungsfelder. So lassen sich beispielsweise visuelle Hinweise aus dem digitalen Zwilling extrahieren und f\u00fcr die Optimierung von Betriebsabl\u00e4ufen nutzen. Im Bedarfsfall kann der Nutzer nach beliebigen Texten wie zum Beispiel Herstellernamen suchen und alle entsprechenden Anlagen oder Installationen lokalisieren und Quantifizieren. Somit k\u00f6nnen Sie alle textbasierten Informationen, die im Bild sichtbar sind, erkennen und weiterverarbeiten; unabh\u00e4ngig davon, ob Sie diese Texte schon heute, morgen oder erst \u00fcbermorgen ben\u00f6tigen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Moderne Produktionsanlagen sind sehr komplex und generieren \u00fcber ihren Lebenszyklus eine unglaubliche Menge an Daten. Um diese Informationen, die in unterschiedlichen IT-Systemen und Datenbanken gespeichert sind, f\u00fcr Mitarbeiter und Techniker zug\u00e4nglich zu machen, werden die Anlagen mit Tags versehen, die der Techniker vor Ort mit mobilen Endger\u00e4ten scannen kann. 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