#081 | BIG DATA – Pankl steigert Operational Excellence mit Echtzeit-Dashboard | Peakboard & Pankl Racing Systems episode artwork

EPISODE · Nov 16, 2022 · 39 MIN

#081 | BIG DATA – Pankl steigert Operational Excellence mit Echtzeit-Dashboard | Peakboard & Pankl Racing Systems

from IoT Use Case Podcast

SHOPFLOOR | DATEN-INTEGRATION | SAPwww.iotusecase.comRennsport, Luxusautomobil- und Luftfahrtindustrie – das sind die Branchen, in denen einer der heutigen Gäste des Podcasts Zuhause ist. Genauer gesagt, spricht Madeleine Mickeleit in dieser Folge mit einem Hersteller mechanischer Systeme im Hochtechnologie-Bereich – ein Anwenderbericht direkt vom Shopfloor.Folge 81 auf einen Blick (und Klick):[11:55] Herausforderungen, Potenziale und Status quo – So sieht der Use Case in der Praxis aus[18:44] Lösungen, Angebote und Services – Ein Blick auf die eingesetzten Technologien[30:43] Ergebnisse, Geschäftsmodelle und Best Practices – So wird der Erfolg gemessenZusammenfassung der PodcastfolgeDie Herausforderung: Die Fertigung mit Maschinen zur Zerspanung oder Wärmebehandlung ist über die Jahre von circa 15.000 Motorradgetrieben auf 160.000 pro Jahr gewachsen. Das entspricht zwei Millionen Einzelteilen bei gleichbleibender Anzahl an Fertigungsleitern und Fertigungsleiterinnen. Man kann sich bereits denken, wohin die Reise geht. Alles was heute manuell läuft, wird umgeschichtet. Keine ausgedruckten Listen und Flipcharts mehr für die Schichtleitung, in die Mitarbeitende im Zwei-Stunden-Takt per Hand den Produktionsfortschritt eintragen müssen und auch keine reaktiven Soll-Ist-Planungen mehr machen; alles wird in digitale Prozesse gegossen, denn auf dem Shopfloor zählt jede Minute.Wie die Branche selbst, ist auch der zugehörige IoT-Lösungsgeber schnell unterwegs. Die Firma »Peakboard« aus Baden-Württemberg ist Experte für solche All-in-One-Lösungen und berichtet gemeinsam mit seinem Kunden »Pankl Racing Systems« über das Projekt. -----Relevante Folgenlinks:Matthias Lunz (https://www.linkedin.com/in/matthias-lunz-204618176/)Ing. Madeleine Mickeleit (https://www.linkedin.com/in/madeleine-mickeleit/)Jetzt IoT Use Case auf LinkedIn folgen1x monatlich IoT Use Case Update erhalten

SHOPFLOOR | DATEN-INTEGRATION | SAPwww.iotusecase.comRennsport, Luxusautomobil- und Luftfahrtindustrie – das sind die Branchen, in denen einer der heutigen Gäste des Podcasts Zuhause ist. Genauer gesagt, spricht Madeleine Mickeleit in dieser Folge mit einem Hersteller mechanischer Systeme im Hochtechnologie-Bereich – ein Anwenderbericht direkt vom Shopfloor.Folge 81 auf einen Blick (und Klick):[11:55] Herausforderungen, Potenziale und Status quo – So sieht der Use Case in der Praxis aus[18:44] Lösungen, Angebote und Services – Ein Blick auf die eingesetzten Technologien[30:43] Ergebnisse, Geschäftsmodelle und Best Practices – So wird der Erfolg gemessenZusammenfassung der PodcastfolgeDie Herausforderung: Die Fertigung mit Maschinen zur Zerspanung oder Wärmebehandlung ist über die Jahre von circa 15.000 Motorradgetrieben auf 160.000 pro Jahr gewachsen. Das entspricht zwei Millionen Einzelteilen bei gleichbleibender Anzahl an Fertigungsleitern und Fertigungsleiterinnen. Man kann sich bereits denken, wohin die Reise geht. Alles was heute manuell läuft, wird umgeschichtet. Keine ausgedruckten Listen und Flipcharts mehr für die Schichtleitung, in die Mitarbeitende im Zwei-Stunden-Takt per Hand den Produktionsfortschritt eintragen müssen und auch keine reaktiven Soll-Ist-Planungen mehr machen; alles wird in digitale Prozesse gegossen, denn auf dem Shopfloor zählt jede Minute.Wie die Branche selbst, ist auch der zugehörige IoT-Lösungsgeber schnell unterwegs. Die Firma »Peakboard« aus Baden-Württemberg ist Experte für solche All-in-One-Lösungen und berichtet gemeinsam mit seinem Kunden »Pankl Racing Systems« über das Projekt. -----Relevante Folgenlinks:Matthias Lunz (https://www.linkedin.com/in/matthias-lunz-204618176/)Ing. Madeleine Mickeleit (https://www.linkedin.com/in/madeleine-mickeleit/)Jetzt IoT Use Case auf LinkedIn folgen1x monatlich IoT Use Case Update erhalten

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This episode is 39 minutes long.

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This episode was published on November 16, 2022.

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