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

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Von Ing. Madeleine Mickeleit entdeckt von Player FM und unserer Community - Das Urheberrecht hat der Herausgeber, nicht Player FM, und die Audiodaten werden direkt von ihren Servern gestreamt. Tippe auf Abonnieren um Updates in Player FM zu verfolgen oder füge die URL in andere Podcast Apps ein.

#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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