Maschinelles Lernen in der Fertigungsindustrie ermöglicht Vorhersagen, wann eine Maschine wahrscheinlich ausfallen wird. Wartungen können so möglichst genau terminiert werden, um Ausfallzeiten und unnötige Inspektionen zu vermeiden.
Ungeplante Ausfallzeiten von Maschinen können hohe Reparturaufwände und lange Stillstandzeiten verursachen.
Sensor-Datenaggregation: Sammlung und Integration von Sensordaten aus Maschinen – z.B. Temperatur, Vibration und Akkustik.
Datenverarbeitung: Standardisierung von Zeitreihendaten aus Sensoren und deren Abgleich mit Wartungsprotokollen.
Feature Engineering: Erstellung von Merkmalen, die historische Trends und Ausfallmuster erfassen.
Modellentwicklung: Einsatz von Regressionsmodellen oder Überlebensanalysen, um die Zeit bis zum Ausfall vorherzusagen oder den Zustand der Ausrüstung zu klassifizieren.
Modellvalidierung: Testen der Modelle anhand historischer Ausfälle, um sicherzustellen, dass sie zukünftige Ausfälle genau vorhersagen können.
Model Deployment: Verwendung von Containerisierung (z.B. Docker) und Orchestrierungswerkzeugen (z.B. Kubernetes), um Modelle auf verschiedenen Maschinen im großen Maßstab bereitzustellen.
Performance Monitoring: Echtzeit-Überwachung der Modellvorhersagen und Abgleich mit der tatsächlichen Maschinenleistung, um Modellabweichungen zu erkennen.
Automatisiertes Training: Einrichten von Pipelines für das regelmäßige Neutrainieren der Modelle mit aktuellen Daten.
Wir begleiten auch Ihr Digitalisierungsvorhaben in Ihrer Branche über alle Phasen hinweg und freuen uns auf den Austausch mit Ihnen.
