Im MFA Webinar zum Thema KI-basiertes Ultraschallmesssystem im Einsatz hat MFA-Mitglied Markus Loinig (Senzoro GmbH) gemeinsam mit Anwender Stefan Altenberger (VM Holz) aufgezeigt, wie man die Restlebensdauer von Wälzlagern zuverlässig vorhersagen und rasche Ergebnisse erzielen kann.
Eingegangen wurde auf viele entscheidende Fragen. Angefangen dabei, was sich Kunden eigentlich von Predictive Maintenance erwarten, wann mittels Predictive Maintenance kosten gespart werden können und die ‚Big 5‘ Predictive Maintenance Technologien. Der Use Case mit VM Holz beschreibt, wie der Vorgang abläuft und welche Potenziale das Ultraschallmesssystem in Ihren Unternehmen freisetzen kann.
Sehen Sie selbst!
Die Sprecher:
Markus Loinig Geschäftsführer, Senzoro GmbH Markus Loinig hat seine Karriere bei der Daimler AG als Berater im Bereich Lean Management begonnen, bevor er sechs Jahre für die Unternehmensberatung Booz&Company tätig war. Mit der Gründung von Senzoro im Bereich Predictive Maintenance, hat er mit seinem Team die Ultraschalltechnologie mit Künstlicher Intelligenz kombiniert. Ebenfalls unterrichtet Herr Loinig an der Fachhochschule Kapfenberg das Fach „Produktionsmanagement“ und beherrscht die Programmiersprache Python und programmiert zentrale Aspekte der künstlichen Intelligenz selbst.
Stefan Altenberger Leiter Instandhaltung, VM Holz Beruflich ist Herr Altenberger hat als gelernter Betriebsschlosser in der industriellen Instandhaltung groß geworden. Über die Jahre hat er verschiedene Stationen in den Bereichen Technik, Instandhaltung und Produktion in unterschiedlichen Industrien als Instandhaltungs-, Abteilungs- bzw. Produktionsleiter durchlaufen. An der Donau Uni Krems hat er das Studium „Management und IT“ erfolgreich abgeschlossen und ist seit 2019 der technische Standortleiter bei VM Holz in Vöcklamarkt. Zudem ist Herr Altenberger der Autor des Buches „Life Cycle Costing und Total Cost of Ownership in der industriellen Instandhaltung“.
