CTE | Seeq als System für Data Mangement

Seeq: Industrielle Datenanalyse für Ihren Produktionsbetrieb

Seeq ist eine Softwareplattform für die Analyse und Visualisierung industrieller Zeitreihendaten, die speziell für Produktionsbetriebe in Branchen wie Chemie, Pharma, Energie und Lebensmittel entwickelt wurde.

Sie kombiniert leistungsstarke Tools für Datenbereinigung, Modellierung und maschinelles Lernen mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche, die auch ohne Programmierkenntnisse genutzt werden kann. Mit Funktionen wie Echtzeit-Dashboards, automatisierten Berichten und nahtloser Integration in bestehende Datensysteme wie Historian-Datenbanken (z.B. AVEVA PI) oder Cloud-Lösungen hilft Seeq Unternehmen, effizientere Prozesse und fundierte Entscheidungen zu ermöglichen.

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Seeq hilft Ihnen, Ihre Produktionsdaten effizient zu analysieren, Prozesse zu optimieren und datenbasierte Entscheidungen schneller zu treffen. Seeq unterstützt die teamübergreifende Zusammenarbeit und bietet Echtzeit-Einblicke, um Herausforderungen proaktiv zu lösen.

Ihre Vorteile mit Seeq:

Benutzerfreundlichkeit: Mit einer intuitiven Low-/No-Code-Oberfläche können auch Nutzer ohne Programmierkenntnisse Analysen durchführen, Dashboards erstellen und Erkenntnisse teilen.

Echtzeit-Einblicke und Automatisierung: Daten können automatisch aktualisiert werden, was Echtzeitüberwachung, prädiktive Analysen und das Erstellen von Berichten ermöglicht.

Nahtlose Integration: Seeq verbindet sich problemlos mit bestehenden Datensystemen wie Historian-Datenbanken und Cloud-Lösungen, sodass alle relevanten Daten zentral verfügbar sind.

Teamübergreifende Zusammenarbeit: Interaktive Dashboards und Berichte fördern die Zusammenarbeit in Teams und ermöglichen eine gemeinsame Nutzung von Analysen.

Einsatzmöglichkeiten :

Fehlerursachenanalyse: Identifizieren und analysieren Sie die Ursachen von Prozessabweichungen oder ungeplanten Stillständen, um deren Wiederholung zu verhindern.

Prozessoptimierung: Nutzen Sie Seeq, um Produktionszyklen, Energieverbrauch und Effizienz zu analysieren und zu verbessern.

Vorhersage von Wartungsbedarf: Implementieren Sie prädiktive Wartungsstrategien, um Ausfälle zu vermeiden und die Verfügbarkeit von Anlagen zu maximieren.

Automatisierte Berichterstellung: Erstellen Sie Berichte und Dashboards, die sich automatisch mit neuen Daten aktualisieren, und ermöglichen Sie so datengestützte Entscheidungen in Echtzeit.

Integration von maschinellem Lernen: Entwickeln Sie Modelle für Prognosen und Optimierung, die direkt in die bestehenden Arbeitsabläufe integriert werden können.