Industrial AI & Qualität
Maschinen- und Messdaten für Anomalieerkennung, Prozessstabilität und KI-basierte Qualitätsmetriken nutzbar machen.
MLProzessdatenAnalytik
Industrial AI & Manufacturing Expert
Industrie verstehen.
Daten nutzbar machen.
KI wirksam umsetzen.
Ich verbinde echte Shopfloor-Erfahrung mit Automatisierung, Maschinendaten, Software und KI – und führe daraus Lösungen, die in der Produktion funktionieren.
Persönlich geführt. Mit Spezialistennetzwerk skalierbar.
Martin Friedrich
Projektlead & technischer Umsetzer
25+Jahre industrielle Praxiserfahrung
1 Mio. €+Technologiepakete & Großprojekte verantwortet
360°Produktion · Daten · Software · KI
Hands-onselbst entwickelt, programmiert & implementiert
Der durchgängige Blick
Vom Signal an der Maschine bis zur messbaren Wirkung.
01
Maschine
Steuerung, Sensorik, Prozess
02
Daten
Erfassen, segmentieren, kontextualisieren
03
Erkenntnis
Visualisierung, Analyse, KI
04
Wirkung
Qualität, Zeit, Kosten, Akzeptanz
Kompetenzfelder
Eine Verantwortung.
Sechs Perspektiven.
Industrieprojekte scheitern selten an einer einzelnen Technologie. Sie scheitern an den Übergängen. Genau dort verbinde ich Menschen, Prozesse und Systeme.
Maschinendaten & Edge
Hersteller- und generationsspezifische Datenanbindung, hoch- und niederfrequente Erfassung sowie belastbare Datenwege.
SiemensFANUCEdge
Automatisierung & Anlagen
Verkettete Fertigung, Robotik, Mess- und Korrekturkreise sowie die Konzeption kompletter Maschinenanlagen.
RobotikMesstechnikOT
Individualsoftware & Integration
Schlanke Lösungen, Dashboards und Schnittstellen, die bestehende Systeme gezielt ergänzen oder überdimensionierte Teilprozesse ersetzen.
SoftwareDashboardsAPIs
Produktion & Wertschöpfung
Vom Wareneingang und der Arbeitsvorbereitung über Zerspanung, Laser-, Kant- und Schweißtechnik bis zu Qualität, Lager, Verpackung und Versand.
End-to-EndFertigungQualität
Projektlead & Business
Heterogene Teams führen, Spezialisten orchestrieren, Stakeholder gewinnen und komplexe Vorhaben vom Business Case bis zum Rollout verantworten.
FührungSalesInternational
Aus der Praxis
Komplexität wird erst wertvoll, wenn sie funktioniert.
Drei Beispiele dafür, wie technische Tiefe, Prozessverständnis und konsequente Umsetzung zusammenwirken.
Aus Prozessdaten werden Qualitätsaussagen.
Maschinendaten werden steuerungs- und anlagenspezifisch erfasst, segmentiert und mit Mess-, Material- oder Zusatzdaten verknüpft. So entstehen belastbare Prozesssignaturen und trainierbare Modelle für Qualitätsmetriken und Anomalien.
WirkungMehr Transparenz, schnellere Prozessstabilisierung und skalierbare Qualitätssicherung direkt aus realen Produktionsdaten.
Messen. Korrigieren. Weiterproduzieren.
Ein manueller Prüfprozess wurde als geschlossener digitaler Ablauf umgesetzt: Der Maschinenbediener startet die Messung, das System protokolliert das Ergebnis, leitet Korrekturwerte ab und überträgt sie direkt an die CNC.
WirkungWeniger Wege und Wartezeit, keine manuellen Übertragungsfehler und reproduzierbare Korrekturzyklen.
Eine Anlage. Ein durchgängiger Produktionsworkflow.
Konzeption einer verketteten Anlage mit vier unterschiedlichen CNC-Maschinen, Linearachse, 6-Achs-Roboter, Waschanlage und Messtechnik. Materialfluss, Prozesslogik, Maschinendaten und Informationswege wurden von Beginn an gemeinsam gedacht.
WirkungTransparente Anlagenzustände, gezielte Bedienerhinweise und die Datenbasis für vorausschauende Instandhaltung und stabile Serienproduktion.
Konkrete Datenanwendungen
Mehr als MDE/MES.
Prozesssignaturen statt Zustandsmeldungen.
Der entscheidende Unterschied
Niederfrequente Betriebsdaten zeigen, dass etwas passiert ist. Hochfrequente, synchron erfasste Maschinen- und Sensordaten zeigen, wie es passiert – und machen feinste Abweichungen analysierbar.
Predictive Maintenance
Strom-, Kraft-, Schwingungs- und Zustandswerte von Achsen, Spindel und Lagern werden als Trend betrachtet. Verschleiß, Spiel oder zunehmende Belastung werden erkennbar, bevor daraus ein akuter Stillstand entsteht.
Wartung gezielt planen statt auf Ausfälle reagieren.Werkzeug- & Verschleißüberwachung
Nicht nur den Spindelstrom beobachten, sondern mehrere Achsen und Signalkanäle gemeinsam auswerten. So werden auch kleine Bohrer, Reibprozesse und feine Bruch- oder Verschleißereignisse sichtbar, die im Rauschen eines einzelnen Kanals untergehen.
Feinfühligere Erkennung und bessere Werkzeug-Benchmarks.Referenzsignaturen & Prozessanlauf
Ein stabil gefertigtes Bauteil oder eine Serie wird zur Referenz. Beim erneuten Einrichten zeigen Abweichungen früh, an welchen Bearbeitungsschritten Schwingungen, falsche Parameter oder spätere Standzeitprobleme drohen.
Prozesse schneller stabilisieren, bevor Ausschuss entsteht.Materialchargen & adaptive Bearbeitung
Lieferschein- und Legierungsdaten werden als Kontext mitgeführt. Verändert eine neue Materialcharge die Prozesskräfte, lässt sich die Ursache zuordnen und die Bearbeitung kann gezielt oder automatisiert angepasst werden.
Materialeinflüsse verstehen und Parameter belastbar optimieren.Von der Datenquelle zur LösungSteuerungszugriff, passende Sensorik, Edge-Anbindung, Dashboard und KI aus einer Hand koordiniert.
Wo die Maschine nicht genügend Signale liefert, wähle ich geeignete Sensorik, koordiniere den fachgerechten Einbau und integriere die Daten in eine gemeinsame Infrastruktur. Vorbereitete Lösungskomponenten ermöglichen einen schnellen, kosteneffizienten Einstieg; geeignete Demonstratoren können nach Vereinbarung bewusst sehr schlank starten.
Vorgehensmodell
Früh zeigen, dass es funktioniert.
Akzeptanz entsteht nicht durch lange Konzepte, sondern durch sichtbare Fortschritte. Deshalb starten wir klein, konkret und nah am echten Prozess.
„Ein funktionierender Beweis in wenigen Tagen verändert die Haltung eines Teams stärker als ein Projektplan für das nächste Jahr.“
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01
Verstehen
Problem, Prozess, Datenlage und wirtschaftlichen Hebel gemeinsam schärfen.
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02
Beweisen
Für klar abgegrenzte Fälle typischerweise in wenigen Tagen einen sichtbaren Demonstrator schaffen.
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03
Absichern
Den Ansatz mit realen Daten und Anwendern als belastbaren Pilot in den Prozess bringen.
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04
Skalieren
Interne Teams befähigen und passende Spezialisten für Integration und Rollout koordinieren.
Profil
Ein zentraler Ansprechpartner.
Für die industrielle Transformation.
Ich kenne Industrie aus der Praxis – vom Shopfloor über Führung und Automatisierung bis zu Daten, Software und KI. Dadurch kann ich technische Gewerke verbinden, Anforderungen übersetzen und Vorhaben als Ganzes führen.
Für Kunden bedeutet das: weniger Umwege im unübersichtlichen Lösungsmarkt, eine fundierte Auswahl der wirklich passenden Technologien und Partner – oder die Befähigung, die Lösung mit dem eigenen Team selbst umzusetzen.
Profil auf LinkedInTechnik im Zusammenhang bewerten.
Zerspanung, Robotik, Spritzguss, Kant- und Schweißtechnik, Messsysteme und industrielle Bildverarbeitung: Ich verstehe die Prozesse, Schnittstellen und Abhängigkeiten über einzelne Gewerke hinaus.
Vom Maschinensignal bis zum Agenten.
Eigene Softwareentwicklung, kundenspezifische Anwendungen, Schnittstellen, Dashboards und agentenbasierte Lösungen verbinden technische Machbarkeit mit einem klaren Nutzen im Betrieb.
Die richtigen Lösungen. Die richtigen Partner.
Statt drei, vier oder fünf Anbieter auszuprobieren, erhalten Kunden einen klaren Weg durch den Lösungsmarkt. Ich prüfe, was wirklich gebraucht wird, wähle passende Spezialisten aus und führe sie zusammen – oder befähige das interne Team zur eigenständigen Umsetzung.
Von der Produktidee bis zum Markt.
Produktentwicklung, internationale Beschaffung und Import, Vertrieb, Website und Marketing, Shopbetrieb, externe Lagerung und Fulfillment: Ich kenne auch die kaufmännische Umsetzung aus eigener Verantwortung.
Der nächste sinnvolle Schritt
Wo liegt in Ihrer Produktion heute ungenutztes Potenzial?
In einem unverbindlichen Erstgespräch klären wir, welches Problem sich konkret lösen lässt, welche Daten bereits vorhanden sind und wie ein schneller Funktionsnachweis aussehen kann.
Martin Friedrichmartin_friedrich@outlook.com