Seamless Connectivity, Limitless Opportunities

Maßgeschneiderte IIoT Lösungen für individuelle Anforderungen

Sie können mit unserem IIoT Framework die digitale Vernetzung Ihrer Anlagen sicherstellen, um Informationen global zu sammeln und zentral Ihren Wertschöpfungsprozessen zur Verfügung zu stellen. Dies geschieht in quasi Echtzeit, sodass Sie einen Wissensvorsprung generieren können. Wir managen Ihnen den kompletten Informationsfluss in Ihrer Google Cloud Umgebung (private PaaS).

Nahtlose Verbindung und umfassende Datenverfügbarkeit

Unser Hauptprodukt konzentriert sich auf die nahtlose Vernetzung zehntausender Anlagen, das Sammeln von Daten und eine umfassende Informations- und Wissensverfügbarkeit. Hierzu können Sie alle Tools von Google Cloud (z. B. AI und Analyse) verwenden, um wertvolle Einblicke in den Zustand Ihrer Maschinen, Anlagen oder Standorte erhalten.

Höchste Leistungsfähigkeit dank Hyperscaler

Unser Framework verfolgt einen hybriden Ansatz, bei dem der Großteil der Infrastruktur durch die Google Cloud und unser Framework gewährleistet wird. Zusätzlich ist es möglich, flexible Komponenten auf Ihr Unternehmen zuzuschneiden. Auf diese Weise bieten wir Ihnen eine äußerst leistungsstarke und sichere Lösung, ohne dass Sie auf die speziellen Anforderungen Ihres Geschäfts verzichten müssen.

Konzentrieren Sie sich auf Ihr Fachgebiet, wir kümmern uns um den Rest

Bei scitis.io nehmen wir Ihnen den kompletten Betrieb, die kontinuierliche Wartung und die Weiterentwicklung des Frameworks ab. Durch diesen Service müssen Sie keine Fachkräfte für den Betrieb und die Wartung abstellen. Wir wissen, dass Sie sich auf Ihr Fachgebiet, Ihre Kunden und Ihre Geschäftsmodelle konzentrieren möchten. Deshalb übernimmt unser erfahrenes Team die technischen Aspekte für Sie.

Keine halben Sachen

Manufacturing Quality

Analysieren Sie Ihre Prozesse in aller Tiefe und finden Sie für jedes Produkt die richtigen Parameter. Wissen aus vergangenen Produktionsläufen ermöglicht Ihnen Produktqualität ab der ersten Einheit.

Optimization Potential

Finden Sie Ihr Optimum und verbessern Sie Ihre Produktion mithilfe Ihrer Key Performance Indicators.

Wear & Overload

Nutzen Sie das volle Potenzial von Deep Learning und statistischen Modellen um Verschleißprognosen zu erstellen und Ausfälle zu vermeiden.

Berichte aus der Praxis

Case Study: Achenbach Buschhütten

Ganz vorne dabei mit Deutschlands ältestem Maschinenbauunternehmen

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Case Study: Viessmann

Unser Kunde Viessmann zeigt, wie Maschinendaten und Prozessinformation bei der Energiewende helfen. scitis.io ermöglicht Effizienzsteigerung und Prognosen bei Holzfeuerungsanlagen.

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