Mit der Übernahme von Senseye erweitert Siemens sein Portfolio mit Lösungen für die vorausschauende Instandhaltung – Predictive Maintenance – und Asset Intelligence. Das weltweit tätige Unternehmen im Bereich industrieller Analysesoftware hat seinen Sitz in Southampton, Großbritannien. Senseye ist ein führender Anbieter von ergebnisorientierten Predictive Maintenance-Lösungen für Fertigungs- und Industrieunternehmen. Mit den Lösungen können ungeplante Maschinenstillstände reduziert und die Produktivität der Instandhaltungsteams gesteigert werden.
Darüber hinaus trägt der Einsatz der innovativen Lösungen von Senseye für Predictive Maintenance und Asset Intelligence zu einer erhöhten Anlagenlebensdauer bei und hilft die Nachhaltigkeitskennzahlen zu erreichen und zu verbessern. Seit dem 1. Juni 2022 ist Senseye eine 100-prozentige Tochter von Siemens holdings plc in Großbritannien. Das Unternehmen ist organisatorisch Siemens Digital Industries zugeordnet und gehört zur Business Unit Customer Services.
„Zusammen mit unserem Portfolio von digitalen Services ermöglichen die KI-basierten Lösungen von Senseye eine effiziente und skalierbare Predictive Maintenance. Zukünftig können wir unseren Kunden in zahlreichen Branchen mit hochflexiblen Lösungen helfen, den Zustand ihrer Maschinen vorauszusagen und so die Effektivität ihrer Anlagen insgesamt zu steigern“, erläutert Margherita Adragna, CEO Customer Services für Digital Industries der Siemens AG.
Simon Kampa, CEO von Senseye, führt weiter aus: „Gemeinsam können wir das volle Potenzial der innovativen Technologie zur Vorhersage von Instandhaltungsmaßnahmen und das detaillierte Fachwissen von Senseye ausschöpfen. Die globale Präsenz und das umfangreiche Industriewissen von Siemens gewährleisten, dass heutige und zukünftige Kunden von nahtlos integrierten Industry 4.0-Lösungen profitieren und messbare Geschäftsergebnisse erzielen können.“
Seit der Gründung im Jahr 2014 beschäftigt sich Senseye mit skalierbaren und nachhaltigen Software-as-a-Services-Lösungen („SaaS“) für Asset Intelligence. Eingesetzt werden moderne, spezifische maschinelle Lernverfahren und künstliche Intelligenz für eine global skalierbare Lösung, die eine Predictive Maintenance ermöglicht und zu einer Reduzierung ungeplanter Stillstände sowie einer höheren Nachhaltigkeit beiträgt.
Die Lösung lässt sich einfach und nahtlos in vorhandene und neue Infrastrukturen integrieren.
Damit sich Anwender zum richtigen Zeitpunkt auf das konzentrieren können was wichtig ist, ermöglicht das Angebot die Analyse von Daten zu Maschinen-, Instandhaltungs- und Instandhalterverhalten, informiert über den zukünftigen Zustand der Maschinen und notwendige Eingriffe. Vorwissen in Bezug auf Data Science oder konventionelle Zustandsüberwachung ist nicht erforderlich.
