Die Produkte der DXQanalyze-Familie sammeln Maschinen- und Anlagendaten und werten diese aus. Die Daten werden visualisiert und können teils in Echtzeit über lange Zeiträume hinweg historisch ausgewertet werden. Dank Machine Learning ist die Software fähig, Verschleiß von Komponenten und Anomalien in Produktionssystemen regel- und datenbasiert zu erkennen und vorherzusagen. Die verbeibende Lebensdauer von Anlagenkomponenten lässt sich damit prognostizieren oder auch Zusammenhänge von Qualitätsergebnis und Bearbeitungsprozess herstellen.
Der Award fokussiert auf zukunftsweisende Lösungen für die industrielle Produktion. In einem mehrstufigen Auswahlverfahren überzeugte DXQanalyze die Jury über alle Kategorien hinweg: „Bei der Lösung von Dürr ist beeindruckend, in welchem Reifegrad die KI bereits arbeitet und Anomalien prognostiziert werden“, lobt Jury-Mitglied Prof. Dr. Oliver Niggemann vom Institut für Automatisierungstechnik an der Helmut-Schmidt-Universität / Universität der Bundeswehr in Hamburg.