Henning Wilms

    Henning Wilms

    Managing Director

    Lösungsbeispiele

    Ausschuss und CO₂ in Extrusionslinien mit Maschinendaten reduzieren
    ENLYZE GmbH Logo
    grafana Logo
    power bi Logo

    Ausschuss und CO₂ in Extrusionslinien mit Maschinendaten reduzieren

    05.02.2026Mehr lesen →
    Reklamationen in der Klebebandfertigung durch Prozessdatenanalyse reduzieren
    ENLYZE GmbH Logo
    power bi Logo
    grafana Logo

    Reklamationen in der Klebebandfertigung durch Prozessdatenanalyse reduzieren

    19.01.2026Mehr lesen →
    Verpackungsdruck mit Echtzeitdaten: Mehr First-Time-Right, weniger Stillstände
    ENLYZE GmbH Logo

    Verpackungsdruck mit Echtzeitdaten: Mehr First-Time-Right, weniger Stillstände

    11.12.2025Mehr lesen →
    Manufacturing Data Platform skaliert mehrere Use Cases in der Lebensmittelproduktion
    ENLYZE GmbH Logo
    grafana Logo
    opc ua Logo

    Manufacturing Data Platform skaliert mehrere Use Cases in der Lebensmittelproduktion

    20.11.2025Mehr lesen →
    Reklamationen vorbeugen – Prozessoptimierung in Minuten statt Tagen
    Mehler EP Logo
    ENLYZE GmbH Logo

    Reklamationen vorbeugen – Prozessoptimierung in Minuten statt Tagen

    24.04.2025Mehr lesen →
    Produktions- und OEE-Management in der Extrusion mit Echtzeitinfos und Analyse-App
    Storopack Hans Reichenecker GmbH Logo
    ENLYZE GmbH Logo

    Produktions- und OEE-Management in der Extrusion mit Echtzeitinfos und Analyse-App

    28.11.2023Mehr lesen →

    Podcastfolgen

    Effizienterer Shopfloor: OEE- und Produktivitätsmanagement in der Extrusion

    #106
    Ing. Madeleine Mickeleit
    IIoT Use Case GmbH Logo
    Henning Wilms
    ENLYZE GmbH Logo
    Benjamin Schlüter
    Storopack Hans Reichenecker GmbH Logo
    #106

    Effizienterer Shopfloor: OEE- und Produktivitätsmanagement in der Extrusion

    ENLYZE GmbH bietet eine standardisierte Produktlösung namens „ENLYZE Shop Floor BI“ an, die Unternehmen dabei hilft, datengetriebene Entscheidungen zu treffen und ihre Produktionsprozesse zu optimieren. In dieser Podcastfolge beantworten wir Fragen wie: – Wie können Daten skalierbar erfasst werden? – Wie kann eine Anlage so programmiert werden, dass sie kommuniziert? – Wie kann die Datenaufbereitung und -nutzung standardisiert werden, um zu entscheiden, welches Produkt am besten hergestellt werden kann? Henning Wilms erläutert einige der Use Cases, die sie mit ihren Kunden umsetzen, darunter die Optimierung der Gesamtanlageneffektivität (OEE), das Erfassen von Maschinenstillständen und die Rückverfolgbarkeit von Produkten. Das Hauptziel ist es, das Prozessverständnis zu verbessern und Produktivitäts- und OEE-Management zu ermöglichen. Benjamin Schlüter gibt einen Einblick in Storopack und dessen Produktionsstätte in Wildau, wo sie Luftpolsterfolie in verschiedenen Ausführungen herstellen. Er betont die Bedeutung von Tradition und Innovation für das Unternehmen und spricht über die Herausforderungen, denen sie gegenüberstehen, insbesondere in Bezug auf die Digitalisierung ihrer Prozesse. Einige dieser Herausforderungen sind die Tatsache, dass ein Mitarbeiter mehrere Anlagen gleichzeitig bedienen muss, die unterschiedlichen Kenntnisse der Mitarbeiter und die gestiegene Komplexität des Produktionsprozesses durch die Verwendung von Recyclinggranulat. Es wird über den Business Case diskutiert und wie ENLYZEs Lösung dazu beiträgt, diese Herausforderungen zu bewältigen. Sie sprechen über die Wichtigkeit von Echtzeitdaten, Mitarbeitertraining, Qualitätssteigerung und Problemanalyse. ENLYZE betont die Fähigkeit ihrer Software, Daten aus verschiedenen Maschinen und Systemen zu erfassen und aufzubereiten, während Storopack die Vorteile der Lösung aus der Perspektive eines Werksleiters hervorhebt. Insgesamt bietet diese Podcast-Episode einen tiefen Einblick in die Bedeutung von Daten und Digitalisierung in der modernen Produktion und wie Unternehmen wie ENLYZE und Storopack zusammenarbeiten, um ihre Prozesse zu optimieren und den größtmöglichen Wert aus ihren Daten zu ziehen.

    16.08.2023
    IoT Use Case

    Wir verwenden Cookies

    Wir nutzen Cookies und ähnliche Technologien, um unsere Website zu verbessern und dir relevante Inhalte anzuzeigen. Du kannst selbst entscheiden, welche Kategorien du zulässt. Weitere Informationen findest du in unserer Datenschutzerklärung. Datenschutzerklärung