Der ultimative fraenk-Tarif im Telekom-Netz: Sichere dir bis zu 55 GB für nur 10€ und profitiere vom exklusiven fraenk Vorteilscode!

fraenk Vorteilscode ALEL19: Ich nutze fraenk selbst seit einigen Jahren. Ab sofort mit Extra-Datenvolumen verfĂĽgbar!
fraenk Vorteilscode ALEL19: Ich nutze fraenk selbst seit einigen Jahren. Ab sofort mit Extra-Datenvolumen verfĂĽgbar!

Du bist auf der Suche nach dem besten Smartphone-Tarif? Ich kann dir aus eigener Erfahrung sagen, dass der fraenk-Tarif alle meine Erwartungen übertrifft! Mit dem fraenk Vorteilscode ALEL19 bekommst du nicht nur ein unschlagbares Preis-Leistungs-Verhältnis, sondern auch extra Bonusvolumen.

Jetzt den fraenk-Tarif buchen

Was bietet der fraenk-Tarif?

  • 55 GB Datenvolumen: FĂĽr schlanke 10€ im Monat erhältst du 10 GB Datenvolumen im Telekom-LTE-Netz und kannst dieses durch die fraenk for friends-Aktion um bis zu 45 GB aufstocken.
  • Allnet Telefonie & SMS Flat: Anrufe und Textnachrichten sind natĂĽrlich auch inklusive.
  • EU-Roaming inklusive Schweiz: Surfe und telefoniere auch im Ausland ohne Zusatzkosten.
  • Weltweit erreichbar mit WLAN-Call: Auch international bleibst du mit deinem Smartphone in Verbindung.
  • Weitere Features: Kostenlose Rufnummernmitnahme, fraenk-eSIM-Option, Kundenbetreuung per Chat, Zahlung per PayPal oder Lastschrift und monatliche KĂĽndigungsoption.
  • Nur 10 Euro monatlich: buchbar ĂĽber die fraenk-App

Der fraenk Vorteilscode: Dein Ticket zu noch mehr Datenvolumen

Mit der aktuellen fraenk for friends-Aktion hast du die Möglichkeit, noch mehr aus deinem Tarif herauszuholen. Für jeden geworbenen Freund erhältst du dauerhaft 3 GB zusätzlich. Als Neukunde startest du sogar mit 10 GB anstelle der üblichen 7 GB. Nutze den fraenk Vorteilscode ALEL19, um dein Datenvolumen zu erhöhen.

Warum ich fraenk nutze und warum du es auch tun solltest

Ich bin seit Jahren zufriedener fraenk-Kunde und genieĂźe die Vorteile des stabilen Telekom-Netzes, das mich noch nie im Stich gelassen hat. Du willst auch von den Vorteilen profitieren? Dann nutze den fraenk Vorteilscode ALEL19 bei deiner Buchung.

fraenk Vorteilscode: Letzte Chance auf die fraenk for friends-Aktion

Die fraenk for friends-Aktion ist zeitlich begrenzt. Sichere dir also schnell deinen Tarif und nutze den Code ALEL19 fĂĽr extra Bonusvolumen!

Jetzt bist du an der Reihe: Zögere nicht länger und sichere dir deinen fraenk-Tarif über die fraenk-App. Genieße sorgloses Reisen durch Europa und bleibe weltweit in Kontakt mit deinem gigantischen Datenvolumen!

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Predictive Maintenance Beispiele: 4 Methoden zur Kostenoptimierung durch Predictive Maintenance

Predictive Maintenance Beispiele: PdM Dashboard auf Tableau Mobile und IoT Realtime Feed auf Tableau Desktop
Predictive Maintenance Beispiele: PdM Dashboard auf Tableau Mobile und IoT Realtime Feed auf Tableau Desktop

EinfĂĽhrung: Warum ist Predictive Maintenance wichtig?

Instandhaltungskosten tragen wesentlich zu den Produktionskosten bei, wobei sie je nach Branche auf 15 bis 60 Prozent der Gesamtkosten geschätzt werden. Predictive Maintenance (PdM), die vorausschauende Instandhaltung, hat das Potenzial, diese Kosten deutlich zu senken.

Unsere Erfahrungen und die ausführlichen Beispiele in meinem Buch zur Digitalisierung Decisively Digital: From Creating a Culture to Designing Strategy (Amazon) zeigen, dass Predictive Maintenance die Gesamtkosten einer Maschine während ihrer gesamten Lebensdauer reduzieren kann.

Das Prinzip von Predictive Maintenance

Predictive Maintenance zielt darauf ab, den Ausfall einer Maschine vorherzusagen und somit die Wartung zu optimieren. Die Wartungsarbeiten erfolgen nur dann, wenn ein Ausfall voraussichtlich eintreten wird. Doch wie lässt sich diese Vorhersage treffen?

Jene Vorhersagen, die häufig im Kontext mit Industrie 4.0 gesehen werden, lassen sich auf Grundlage folgender Fakten treffen:

  • Aktuelle Sensordaten: Wie verhält sich die Maschine gegenwärtig?
  • Historische Sensordaten: Wie hat sich die Maschine in der Vergangenheit verhalten?
  • Benachbarte Sensordaten: Wie haben sich andere, ähnliche Maschinen verhalten?
  • Instandhaltungsprotokoll: Wann wurde die Maschine zuletzt gewartet oder getauscht?
  • Instandhaltungsempfehlung: Welche Wartungsintervalle empfiehlt der Hersteller?

Methoden zur Interpretation von IoT-Daten

Solche Daten aus dem Internet der Dinge (IoT) lassen sich nun nicht ohne weiteres sinnvoll auf einem Dashboard darstellen. Ein Blick auf die bloßen Daten lässt hier kaum Schlüsse zu. So ist es für erfolgreiches Predictive Maintenance essentiell, dass statistische Methoden wie diese angewandt werden:

1. Mustererkennung: Durch das Identifizieren von Mustern zwischen bestimmten Ereignissen und Maschinenausfällen können wir voraussagen, wann und warum eine Maschine ausfallen könnte. Zum Beispiel könnte eine Maschine, die bei der Verarbeitung eines bestimmten Materials besonders belastet wird, eher ausfallen.

2. Trendmodell: Ein Trendmodell gibt den zeitlichen Verlauf der Maschinenperformance bis zu einem Ausfall wieder. Dies kann durch verschiedene Regressionsansätze modelliert und in drei Komponenten unterteilt werden: Trend, Saison und Rauschen.

3. Ereigniszeitanalyse: Die Analyse historischer Daten zu Ausfällen liefert ein weiteres Modell, das gegen aktuelle Messdaten gelegt werden kann, um damit die Dauer bis zum nächsten Ausfall bestimmen zu können.

4. Kritische Schwellwerte: Eine Überprüfung, ob bestimmte Schwellenwerte überschritten wurden, kann ebenfalls Hinweise auf einen bevorstehenden Ausfall geben. Diese Schwellenwerte können initial von Experten festgelegt und später durch maschinelles Lernen angepasst werden.

Diese Methoden lassen sich zum Beispiel in Python und R implementieren. Die Resultate zeigen konkrete Handlungsempfehlungen und eignen sich somit ausgezeichnet fĂĽr Dashboards, die auch auf Tablets oder Smartphones gut zur Geltung kommen und fortlaufend aktualisiert werden.

Feedback und weiterfĂĽhrende Literatur

Wenn Sie mehr über Predictive Maintenance und über die Anwendung von digitalen Strategien in Ihrer Organisation erfahren möchten, empfehle ich Ihnen mein Buch Decisively Digital: From Creating a Culture to Designing Strategy (Amazon).

Was sind Ihre Gedanken zu Predictive Maintenance? Welche Daten und Methoden nutzen Sie für Ihre Instandhaltungsstrategie? Ich freue mich auf Kommentare und Anregungen. Teilen Sie uns Ihre Erfahrungen und Vorschläge in den Kommentaren mit:

Update: Predictive Maintenance mit Tableau wird auĂźerdem auf der CeBIT am Stand der Deutschen Telekom im Rahmen von “Echtzeit-Analysen von Maschinendaten und externen Datenquellen” vorgestellt:

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