Optimale Wartung dank Anomalie-Erkennung

Smartes Anlagen-Monitoring mit künstlicher Intelligenz

Oldenburg, 02.11.2021

Datengetriebene Anwendungsfälle wie Predictive Maintenance gelten in modernen Produktions- und Fertigungsverfahren als Schlüssel zu höherer Effizienz und Wertschöpfung der Produktionsanlagen. Zur frühzeitigen Identifikation potenzieller Störungen ist das Condition Monitoring durch Auswerten aktueller Maschinen- und Sensordaten unverzichtbar. Innovative Analyse-Methoden zur Erkennung von abweichenden Werten (Anomalien) sind hier Vertretern klassischer regelgestützter Verfahren einen Schritt voraus.

Lesen Sie den ganzen Fachartikel zum Thema "Optimale Wartung dank Anomalie-Erkennung" unseres Kollegen Nils André Treiber (Data Scientist und AI Consultant) in der IT&Production online.
 

Dipl.-Phys. Nils André Treiber
Team Data Science und Künstliche Intelligenz