DATA SCIENCE ROADSHOW | MÜNCHEN

Für die produzierende Industrie können Stillstände oder Ausfälle von Anlagen sehr teuer werden. Dennoch wird derzeit primär "post mortem" oder mit deterministischen CMS-Verfahren wie Schwellwert-Signalen gearbeitet. So werden Fehler oft zu spät erkannt oder zahlreiche Fehlalarme in Kauf genommen.
 
Durch maschinelles Lernen, also den Einsatz künstlicher Intelligenz bei der Überwachung von Datenströmen aus beliebig vielen Sensoren ist inzwischen aber auch eine sogenannte "vorausschauende Wartung" möglich. Algorithmen überwachen und interpretieren das Verhalten von Anlagen automatisch und geben in Echtzeit verlässliche Prognosen über zukünftige Fehlerfälle ab. 
 
In diesem Workshop zeigen wir, wie solche Algorithmen arbeiten, welche Mehrwerte und neue Business-Modelle sie ermöglichen und gehen auf konkrete Anwendungsfälle ein.