01.07.2020

elunic ist Strategieberater und Softwareintegrator mit Schwerpunkt auf Remote Condition Monitoring für Maschinenbauer & Qualitätssicherung in der Produktion durch K.I.-gestützte Bilderkennung.

Mit mehr als 15 Jahren Erfahrung und tiefem Verständnis für die Industrie, IIoT, Predictive Maintenance & Machine Learning entwickelt elunic Digitalstrategien & maßgeschneiderte Softwarelösungen für namhafte Industrieunternehmen & Maschinenhersteller aus dem Mittelstand.

Für eine erfolgreiche digitale Transformation begleitet unser Team aus Softwareentwicklern und spezialisierten IIoT-Experten, das sich durch höchsten Anspruch und Fachlichkeit auszeichnet, seine Kunden von der Konzeptphase über die Entwicklung bis zum Roll-Out und Betrieb ihrer Industrie 4.0-Projekte.

Zahlreiche mittelständische Unternehmen sind mit elunic bereits erfolgreich den Weg ins Industrie 4.0 Zeitalter gegangen. Durch seine jahrelange Erfahrung ist elunic heute routinierter Partner für I4.0, Predictive Maintenance und Machine Learning Projekte und bringt auch Ihr Digitalisierungsvorhaben zum Erfolg.

elunic unterstützt sowohl Hersteller als auch Betreiber, wenn es darum geht Maschinendaten zu erheben und auszuwerten oder Arbeitsprozesse besser zu digitalisieren. Für die Umsetzung stehen dabei zwei von elunics Produkten im Vordergrund: shopfloor.io die Digital Factory Software Suite und AI.SEE das visuelle Qualitätskontrollen- und Fehlererkennungssystem.

Mit shopfloor.io können Maschinenbauer die Anlagen, Fabrikate und Mitarbeiter ihrer Kunden vernetzen und alle relevanten Daten in übersichtlichen Cockpits visualisieren. Durch Remote Condition Monitoring kann das gesamte IoT-Potenzial Ihrer Maschinen erschlossen werden und einen echten Mehrwerte für den Hersteller, für den Betreiber und für die Anwender an den Maschinen schaffen.

Für AI.SEE verwendet elunic Automated Optical Inspection (AOI) und selbstlernende Modelle, die auf maschinellem Lernen (ML) und Deep Learning (AI) Algorithmen basieren. AI.SEE ist in der Lage, selbst komplexeste Datenpotenziale zu heben. So kann mit nur wenigen Fehlerbildern die Qualitätssicherung gestartet und KI in die Bildererkennung eingebracht werden.