Predicitive Maintenance in der Fertigung

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.

Das Problem

Ungeplante Ausfallzeiten von Maschinen können hohe Reparturaufwände und lange Stillstandzeiten verursachen.

Die Lösung

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.

Weitere Use Cases

Datengetriebene Landwirtschaft

Datengetriebene Entscheidungen bezüglich Aussaat, Pflege und Ernte ermöglichen Ertragsoptimierung bei gleichzeitiger Minimierung des Ressourceneinsatzes. Ein klarer, datengestützter Ansatz, der moderne Technologie sinnvoll einsetzt.

Mehr erfahren
Dr. Larysa Visengeriyeva
Termin vereinbaren

Wir begleiten auch Ihr Digitalisierungsvorhaben in Ihrer Branche über alle Phasen hinweg und freuen uns auf den Austausch mit Ihnen.

Predicitive Maintenance in der Fertigung

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.

Das Problem

Ungeplante Ausfallzeiten von Maschinen können hohe Reparturaufwände und lange Stillstandzeiten verursachen.

Die Lösung

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.

Mehr Use Cases

Datengetriebene Landwirtschaft

Datengetriebene Entscheidungen bezüglich Aussaat, Pflege und Ernte ermöglichen Ertragsoptimierung bei gleichzeitiger Minimierung des Ressourceneinsatzes. Ein klarer, datengestützter Ansatz, der moderne Technologie sinnvoll einsetzt.

Learn more

MLOps Consulting

Lorem Ipsum

Learn more
Dr. Larysa Visengeriyeva
Termin vereinbaren

Wir begleiten auch Ihr Digitalisierungsvorhaben in Ihrer Branche über alle Phasen hinweg und freuen uns auf den Austausch mit Ihnen.