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Ralph Traphöner

Ralph Traphöner

Principal Consultant
Ralph Traphöner ist Principal Consultant bei der Empolis Information Management GmbH. Nach dem Studium der Informatik und Wirtschaftswissenschaften mit dem Schwerpunkt Künstliche Intelligenz (KI) an der TU Kaiserslautern gründete er 1991 das Unternehmen tecInno GmbH, das heute Teil der Empolis ist. Heute verantwortet er die technologische und methodische Ausgestaltung des noch jungen Geschäftsfelds Industrial Analytics bei Empolis. Dabei geht es um die Analyse und Vorhersage auf Daten des industriellen Internets der Dinge.

Empolis Information Management GmbH

Empolis-Systeme analysieren Millionen von Daten pro Millisekunde, damit Nutzer immer richtig entscheiden oder digitale Assistenten sie dabei unterstützen. Sie helfen uns dabei im jeweiligen Kontext, die richtige Information zur richtigen Zeit der richtigen Person auf dem richtigen Endgerät zur Verfügung zu stellen, gemäß unserem Motto: DECIDE. RIGHT. NOW. Unsere Cloudlösung Empolis Service Express steht auf Knopfdruck als Software-as-a-Service in der Cloud zur Verfügung. Als zentrale Wissensplattform unterstützt Empolis Service Express Ihre Servicemitarbeiter und Kunden bei Fragen und Störungen durch eine interaktive und qualitätsgesicherte Bereitstellung aller relevanten Informationen. Egal ob Hotline, technischer Support, Field Service oder Endkunde – Empolis Service Express stellt jedem Prozessbeteiligten die richtige Information im richtigen Arbeitskontext zur Verfügung. Spielend leicht werden über die Empolis Box Informationsquellen, wie Fileserver, Dokumenten-Management-Systeme, Webseiten, Ticket-Systeme oder Datenbanken, an das System angebunden. Als Empolis Service Express for Salesforce steht Ihnen die Lösung als integrierte Wissensplattform in der Salesforce-Oberfläche zur Verfügung. Ihre Mitarbeiter können aus der gewohnten Umgebung heraus agieren und Wartungsfälle durch die Bereitstellung aller relevanten Informationen in einem System schnell und effizient lösen. Empolis Industrial Analytics erfasst und analysiert in Echtzeit die Daten- und Sensorströme von Maschinen und Anlagen. Betreiber und Hersteller bekommen so valide Entscheidungsgrundlagen zur Optimierung von Fertigungsprozessen, zur Produktivitätssteigerung oder zur Erhöhung des Maschinendurchsatzes. Durch intelligente Technologien lässt sich anhand von Zeitreihendaten exakt berechnen, wann z. B. der Verschleiß in einer Maschine so hoch ist, dass bestimmte Komponenten ausgetauscht werden müssen. Damit können Vorhersagen zu Ausfällen oder Problemen von Maschinen- und Anlagenteilen getroffen werden (Predictive Maintenance). Somit werden die Verfügbarkeit und der Output von Anlagen und Maschinen erhöht und ungeplante Ausfälle vermieden.

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