Maschinen- und Anlagenbauer generieren kontinuierlich Daten, die einen umfassenden Einblick in den aktuellen Zustand der Maschine oder Anlage geben. Daten wie Temperaturentwicklung, Vibrationen oder Geräuschpegel schaffen die Möglichkeit, die vorausschauende Erkennung von Fehlern und Störungen, sogenannte Predictive Maintenance, umzusetzen. Ältere Maschinen ohne integrierte Sensorik können mit verhältnismäßig geringem Aufwand entsprechend umgerüstet werden. Die vorausschauende Wartung erlaubt, Fehler und Störungen, die im Extremfall zu Schäden und Maschinenausfällen führen, oder auch die Qualität des Endprodukts beeinträchtigen, zu verhindern.
Wie profitieren produzierende Unternehmen von Predictive Mainteanance?
Die Künstliche Intelligenz kann zum Beispiel den Normalzustand einer Anlage oder Maschine erlernen. Auf diese Weise erkennt sie anhand bestimmter Parameter Abweichungen von diesem gewünschten Zustand. Darüber hinaus können weitere Informationen wie Wartungsintervalle einbezogen werden, um den genauen Zeitpunkt der nächsten Wartung vorherzusagen.
Vorteile von Predictive Maintenance
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Dieser Kurs eignet sich zur Qualifizierung von Mitarbeitern und Führungskräften, sowie Doktoranden und Studierenden, die Ihr Wissen rund um das Thema künstliche Intelligenz erweitern wollen. Nach dem Kurs sind die Teilnehmer in der Lage erste Use Cases selber einzuordnen und haben ein Verständnis für die Grundkonzepte der KI entwickelt.
Dieser Kurs eignet sich zur Qualifizierung von Entscheidern, Innovatoren und Führungskräften, die Ihr Wissen rund um das Thema künstliche Intelligenz und dessen Einfluss in der Wirtschaft erweitern wollen. Nach dem Kurs sind die Teilnehmer in der Lage erste Use Cases selber einzuordnen und haben ein Verständnis für die Grundkonzepte der KI entwickelt. Des Weiteren können Sie den Aufwand von Projekten abschätzen und ihren Fachabteilungen zuordnen.
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Data Science
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