In der immer größer werdenden Menge der Daten wird es immer schwieriger, Fehler in den Daten zu finden.
Wie kann KI bei der #Produktion helfen? Und wie kann man sich entscheiden, welcher Wert ein Ausreißer ist oder welche Hinweise es gibt, bevor ein Maschinenteil ausfällt? Eine Mustererkennung in den Daten kann helfen.
Wir entdecken mit mathematischen Methoden jedes schwarze Schaf.
Vernetzte Maschinen mit Sensoren gehören mittlerweile zum Alltag in der Produktion. Dabei werden große Datenmengen gesammelt, die man für Predictive Maintenance, also vorausschauende Instandhaltung, einsetzen kann. Doch Fehler in den Messungen verhindern mitunter gute Vorhersagen. Diese Fehler zu finden und zu korrigieren ist mit bloßem Auge nicht möglich. Dafür werden Algorithmen der Anomalie-Erkennung gebraucht. Mit maschinellem Lernen decken wir also Anomalien in Zeitreihen auf, indem wir aus der Vergangenheit lernen und ungewöhnliches Verhalten kennzeichnen.
In unserem Modul zur Anomalieerkennung finden sich Methoden jeder Ausbaustufe: von einfachen Prognosen bis hin zu supervised und unsupervised Learning-Algorithmen, die effizient und zuverlässig Unregelmäßigkeiten aufdecken.
Lieber Vorsicht als Nachsicht
Mit unseren Modellen entdecken wir Probleme, bevor sie entstehen.
Entdecken Sie Ausreißer, planen Sie Reparaturen im Voraus und steigern Sie die Stabilität Ihrer Produktion.