Wahrheit durch Synthese.
Zwei Welten – eine Schnittstelle: Engineering × Digital
Wo Maschinen auf Daten treffen.
Industrieunternehmen scheitern selten an Kompetenzen. Sie scheitern an Schnittstellen: zwischen Mechanik und Daten, zwischen Prozessen und Analysen, zwischen Wissen und Umsetzung.
Engineering
- Mechanische Entwicklung R&D
- Projektmanagement
- Prozess- und Domain-Knowhow
Die Schnittstelle
- MVP / PoC
- Predictive Maintenance
- Forecasting, Classification
Digital
- Data Science
- Ad-hoc Analysen & Dashboarding
- Rapid Prototyping
Jahre Engineering
Synthese
Jahre Data Science
10+ Jahre Engineering×5+ Jahre Data Science
Ich verstehe beide Welten. Ich übersetze zwischen ihnen. Ich verbinde sie.
Konkrete Ergebnisse aus der Praxis.
Jede Zusammenarbeit beginnt mit einer Herausforderung und endet mit einer messbaren Wirkung. Einige Beispiele aus der industriellen Praxis.
“Management fordert Kennzahlen, Produktion braucht Lösungen.”
Fundierte Entscheidungsgrundlage für beide Seiten
“Management fordert Kennzahlen, Produktion braucht Lösungen.”
Fundierte Entscheidungsgrundlage für beide Seiten
“Monitoring zeigt Auffälligkeiten – keine Korrelation zur Mechanik.”
Verständnis der physikalischen Ursachen hinter den Daten
“Monitoring zeigt Auffälligkeiten – keine Korrelation zur Mechanik.”
Verständnis der physikalischen Ursachen hinter den Daten
“Wiederkehrendes Problem mit Hypothese – wie validieren?”
Validierte Erkenntnis auf Basis realer Prozessdaten
“Wiederkehrendes Problem mit Hypothese – wie validieren?”
Validierte Erkenntnis auf Basis realer Prozessdaten
“Daten in Excel, ERP und Sensorik – kein Gesamtbild.”
Echtzeit-Transparenz über alle Datenquellen
“Daten in Excel, ERP und Sensorik – kein Gesamtbild.”
Echtzeit-Transparenz über alle Datenquellen
“Wiederkehrender Ausschuss – welcher Parameter ist schuld?”
Reduzierter Ausschuss durch gezielte Ursachenbeseitigung
“Wiederkehrender Ausschuss – welcher Parameter ist schuld?”
Reduzierter Ausschuss durch gezielte Ursachenbeseitigung
“Ungeplante Stillstände – lässt sich der Ausfall vorhersagen?”
Planbare Wartung, reduzierte Stillstandszeiten
“Ungeplante Stillstände – lässt sich der Ausfall vorhersagen?”
Planbare Wartung, reduzierte Stillstandszeiten
Deep Dive Audit
Der schnellste Weg zur technischen Wahrheit. Ein klar abgegrenztes Analysemandat, um Klarheit zu schaffen. Angepasst und abgestimmt auf Ihre spezifischen Bedürfnisse.
Oliver Schoch
Ich komme aus dem Maschinenbau und realer Projektverantwortung. Ich habe den Schritt in die Welt der Data Science vollzogen, um die Lücke zu schliessen.
Heute spreche ich beide Sprachen.
Maschinenbau
Data Science
Schnittstellenexperte
Synthese braucht Methode.
Wie verbinde ich Engineering und Digital? Ein klarer Prozess, transparente Prinzipien, messbare Ergebnisse.