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Im Fokus: Industrial Internet of Things

Produktionsanlagen sind manchmal etwas eigensinnig: Sie offenbaren nicht, wie man sie am effizientesten nutzt. Mit Manufacturing IT lesen wir die relevanten Informationen aus, um Qualität und Prozesse bei der Produktion lebenswichtiger Medikamente zu optimieren.

Die Prozess-Detektive

Mit Industrial Internet of Things (IIoT) Abläufe stabiler und besser machen

Wir bei Fresenius produzieren lebenswichtige Medikamente und Geräte. Daher sind hocheffiziente Prozesse und herausragende Qualität unser Ansporn – denn sie wirken sich unmittelbar auf Behandelte und Pflegende aus. Wir setzen alles daran, Prozesse zu verbessern, die direkt mit der Produktion und produktionsnahen Tätigkeiten zu tun haben. Dazu nutzen wir smarte Tools, um relevante Informationen zu ermitteln, auszulesen und zu vernetzen.

Hochmoderne Tools für die Systemintegration

Neben den Produktionsanlagen selbst befassen wir uns auch mit Laborsystemen zur Qualitätssicherung und anderen verwandten Systemen – vom Sensor in der Maschine bis zur Anbindung an SAP-Systeme und Cloudlösungen decken wir einen großen Bereich ab. Häufig geht es darum, Medienbrüche zu beseitigen: Manche Produktionsanlage ist zwar schon automatisiert, gibt aber noch Daten in Papierform aus. Um traditionelle Fertigungsketten in dynamische und vernetzte Systeme zu verwandeln, nutzen wir praktisch sämtliche Ausprägungen moderner IT – von Industrial IoT über Machine Learning, Augmented oder Virtual Reality bis hin zu Blockchain-Technologien. Wir nutzen etablierte Projektmanagement- und Innovationsframeworks sowie modernste Collaboration-Tools.

Unser Ziel: Die optimale Vernetzung

Hocheffiziente Prozesse und herausragende Qualität sind unser Ansporn. So treiben wir die Digitalisierungsstrategie des gesamten Fresenius-Konzerns voran. Wir entwickeln und implementieren Anwendungen, die traditionelle Fertigungsketten in dynamische und vernetzte Systeme verwandeln. Dazu nutzen wir praktisch sämtliche Ausprägungen moderner IT – von Industrial IoT über Machine Learning und AR/VR bis hin zu Blockchain-Technologien.

Mit einem technischen, analytischen Background finden Sie bei uns spannende und komplexe Aufgaben, die im Unternehmen echten Mehrwert schaffen. Sie sollten gern mit verschiedensten Zielgruppen kommunizieren und sie beraten. Außerdem sollten Sie Projektmanagement mögen – wir planen, koordinieren und helfen unseren internen Kunden bei der Umsetzung ihrer Projekte. Es gilt, die Interessen von IT, Management und Fachabteilungen unter einen Hut zu bekommen.

Mitmachen bei der Digitalisierung des Unternehmens

IT-affine Menschen, die sich gern mit komplexen Prozessthemen befassen und analytisch denken, sind bei uns richtig. Mit einem technischen und/oder analytischen Background finden Sie bei uns spannende und komplexe Aufgaben, die dem Unternehmen unmittelbaren Mehrwert bringen. Projektmanagement und Kommunikationsfähigkeit sind weitere Skills, die Sie brauchen – denn wir beraten und begleiten unterschiedlichste Zielgruppen aus IT, Management und Fachabteilungen. Dabei haben wir viel Freiheit bei Herangehensweisen und Umsetzungsansätzen – das gibt Raum für Kreativität. Neue Themen bearbeiten wir mit innovativen Methoden und nach agilen Prinzipien. Unsere Arbeit ermöglicht den Einblick in verschiedenste Geschäftsprozesse eines modernen Konzerns und hilft dabei, diese mit den Methoden der Manufacturing IT zu verbessern.

So arbeiten wir

Wir nutzen etablierte Projektmanagement- und Innovations-Frameworks sowie modernste Collaboration-Tools. Dabei haben wir viel Freiheit bei Herangehensweisen und Umsetzungsansätzen – das gibt Raum für Kreativität. Neue Themen bearbeiten wir mit innovativen Methoden und nach agilen Prinzipien.

Unsere Arbeit ermöglicht den Einblick in verschiedenste Geschäftsprozesse eines modernen Konzerns und hilft dabei, diese mit passenden Methoden und Manufacturing IT Systemen zu verbessern. Mit tiefem und aktuellem Einblick in den IIoT-Markt identifizieren wir spannende Lösungen, die wir meist zunächst im Rahmen eines Proof of Concept umsetzen.

Wer gerne konzeptionell denkt und kreative Lösungen entwickelt, ist hier genau richtig.

Daran arbeiten wir

Produktion digitalisieren

Wer Daten aus älteren Produktionsanlagen auslesbar machen möchte, braucht Einfallsreichtum. Denn die ganze Anlage zu ändern oder gar auszutauschen ist meist keine Option. Hier kommt IIoT ins Spiel: Wir nutzen smarte Devices – ähnlich, wie man sie aus dem privaten Umfeld etwa in Form von Smartwatches kennt. Meist sind das physische Sensoren oder auch Kameras, die Datenpunkte erzeugen. Diese lesen wir aus und aggregieren sie. So generieren wir Informationen, ohne grundlegend in das Produktionssystem eingreifen zu müssen. Diese Daten übergeben wir dann an die Kollegen von Data Science, die sie aufbereiten und auswertbar machen.

Authentifizierung vereinfachen

Wenn Menschen sich innerhalb eines Prozesses bis zu 80-mal authentifizieren müssen, ist eine nutzerfreundliche Lösung gefragt. Außerdem mussten wir den Besonderheiten der Pharmabranche Rechnung tragen – denn Iris-Scan, Gesichtserkennung oder Fingerabdruck sind wegen der notwendigen Schutzkleidung nicht oder nur eingeschränkt möglich. Mit einer intelligenten Uhr schufen wir eine Lösung für eine zwei-Faktoren-Authentifizierung, die im Alltag Zeit spart und Fehler reduziert.

Aufwand reduzieren

Bei der Umrüstung von Maschinen von einer Charge auf die nächste oder auch bei Reinigungsarbeiten sind häufig bis zu 50 Arbeitsschritte auszuführen und zu bestätigen. Bei großen Maschinen kommt hierbei für die Mitarbeitenden einiges an Strecke zusammen. Mit VR-Brillen konnten wir zeigen, dass nicht nur die Laufwege, sondern auch die Trainingsaufwände, die Fehleranfälligkeit und die Dauer der Umrüstung reduziert werden können.

Produktionsdaten in Echtzeit zugänglich machen

Wir entwickeln eine Middleware, die alle Produktionsstandorte von Fresenius Kabi abbildet und deren verschiedene Systeme integriert. Aus den unterschiedlichen Maschinen, Steuerungen und IT-Landschaften sollen alle Daten erfasst und in Echtzeit auswertbar werden, damit wir durch datengetriebene Analysen die Produktion verbessern können.

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