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Erkennung und Optimierung von Anomalien in der Produktion
Die Herausforderung: Ineffiziente Schadensdokumentation und fehlende Datenanalyse
Die Erkennung von Anomalien in der Produktion ist eine der größten Herausforderungen in Werkstätten, die noch manuell über Excel-Tabellen arbeiten. Dieser unstrukturierte Prozess führt zu fehleranfälligen, zeitaufwendigen und ineffizienten Abläufen.
Eine zentrale Herausforderung war die fehlende Erkennung von Anomalien in der Produktion – ohne automatisierte Analysewerkzeuge war es unmöglich, systematische Muster oder Verschleißerscheinungen frühzeitig zu erkennen. Fehlende Echtzeit-Analysen und lückenhafte Daten erschwerten es, die Ursachen für häufig auftretende Schäden zu identifizieren und präventive Maßnahmen zu ergreifen. Zudem gab es keine klare Zugriffskontrolle, was Datenschutz- und Compliance-Risiken mit sich brachte.
Ausgangslage
Mitarbeiter dokumentierten Schäden in Echtzeit während ihrer Schicht, jedoch ohne eine strukturierte und automatisierte Erfassung, was zu Fehlern und Verzögerungen führte. Eine zentrale Datenanalyse war ebenfalls nicht umsetzbar, und es gab keine klaren Zugriffsrechte, was die Datensicherheit und Compliance gefährdete.
Unsere Lösung: Effiziente Erkennung von Anomalien in der Produktion durch digitale Tools

Als erfahrener Dienstleister nahe Stuttgart haben wir eine digitale Lösung entwickelt, die eine präzise Erkennung von Anomalien ermöglicht. Ein passwortgeschütztes Trackingboard ersetzt die alte Excel-Dokumentation und bietet zahlreiche Vorteile:
- Automatisierte Schadensdokumentation: Mitarbeiter können während ihrer Schicht defekte Bauteile erfassen, ohne aufwendige manuelle Eingaben.
- Zentrale Datenverwaltung: Alle Informationen sind strukturiert, jederzeit abrufbar und ermöglichen eine schnelle Nachverfolgung.
- Detaillierte Datenanalysen: Führungskräfte erhalten exklusive Zugriffsmöglichkeiten zur Analyse von Verschleißmustern und Produktionsfehlern.
- Verbesserte Compliance: Durch klar geregelte Zugriffskontrollen wird Datenschutz sichergestellt.
Durch die digitale Erkennung von Anomalien in der Produktion werden Fehlerquellen schneller identifiziert, Stillstände minimiert und Abläufe effizienter gestaltet.

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