InstruNEXT
Software für datengesteuerte industrielle Automatisierung.
InstruNEXT entwickelt eine umfassende Softwareplattform, die Edge- und Cloud-Architekturen kombiniert, um Maschinendaten in Echtzeit zu analysieren. Die Plattform ermöglicht Predictive Maintenance, Qualitätskontrolle mittels Machine Vision und die Optimierung industrieller Prozesse durch Closed-Loop-Automatisierung. Sie richtet sich an Hersteller, Maschinenbauer und Systemintegratoren, um die Wettbewerbsfähigkeit durch datengesteuerte Funktionen zu stärken.
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Über die Firma InstruNEXT GmbH
Die InstruNEXT Plattform ist eine fortschrittliche Softwarelösung, die Unternehmen dabei unterstützt, den maximalen Nutzen aus ihren Maschinendaten zu ziehen. Sie ermöglicht die einfache Integration von Echtzeit-Datenanalytik und Edge-AI in die Automatisierung von Maschinen und realisiert somit smarte Fertigungslösungen in Edge-, Cloud- oder Hybridarchitekturen. Die Plattform besteht aus drei Hauptkomponenten: InstruNEXT Industrial Intelligence Edge zur Datenerfassung und Echtzeit-Analyse am Gerät, InstruNEXT Industrial Intelligence Cloud zur domänenübergreifenden IoT-Datenanalyse und Modellentwicklung, sowie dem InstruNEXT Automation Center zur Automatisierung und Steuerung von Prüfständen und experimentellen Aufbauten.
Die Anwendungsmöglichkeiten sind vielfältig und umfassen essenzielle Industrie 4.0-Bereiche wie Predictive Maintenance zur frühzeitigen Erkennung von Anomalien und Vermeidung teurer Ausfallzeiten. Zudem wird KI-basierte Bildverarbeitung für die Qualitätskontrolle eingesetzt, um Ausschuss zu reduzieren und die Ursachen von Problemen schnell zu identifizieren. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Prozessoptimierung, bei der Prozessparameter automatisch angepasst werden, um Ziel-KPIs wie Durchsatz oder Energieverbrauch zu verbessern.
InstruNEXT zeichnet sich durch seine Flexibilität und einfache Integration aus. Die modulare Architektur erlaubt eine problemlose Anbindung neuer Hard- und Softwarekomponenten und ist auch für Nachrüstungen geeignet. Durch Closed-Loop-Operation können die gewonnenen Erkenntnisse und Vorhersagen in Echtzeit in das Steuerungssystem zurückgespeist werden, wodurch Maschinen lernen und Prozesse autonom verfeinern können. Die Zielgruppen reichen von produzierenden Unternehmen über Maschinenbauer bis hin zu Systemintegratoren und Forschung & Entwicklung.
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