Informationsveranstaltung im Rahmen von KIM-Labs
Nahezu jeder in der Fertigungsindustrie, von Maschinenherstellenden bis hin zu Verarbeitungsbetrieben, steht vor der Herausforderung, Maschinen und Anlagen effizient zu betreiben und gleichzeitig die Kosten für Wartung und zeitkritische Reparaturen zu reduzieren. Wie wäre es, wenn Sie in die Zukunft blicken könnten? Lernen Sie in dieser Veranstaltung, wie das zumindest für die Wartung ihrer Maschine oder Anlage gelingen kann.
In Anbetracht der aggressiven „time-to-market“ Anforderungen, die für industrielle Produkte und Dienstleistungen erforderlich sind, ist es von entscheidender Bedeutung, die Ursache potenzieller Fehler oder Ausfälle zu erkennen, bevor sie auftreten können. Durch die proaktive Erkennung potenzieller Probleme können Unternehmen ihre Wartungsdienste effektiver einsetzen und die Betriebszeit der Anlagen verbessern. Die kritischen Merkmale, die bei der Vorhersage von Fehlern oder Ausfällen helfen, sind oft in strukturierten Daten verborgen, wie z. B. Produktionsjahr, Marke, Modell, Garantiedetails, sowie in unstrukturierten Daten wie Wartungshistorie und Reparaturprotokollen.
Durch den Einsatz von Modellen der künstlichen Intelligenz zur Erkennung von anomalem Verhalten können die von den Anlagensensoren abgeleiteten Informationen in aussagekräftige und umsetzbare Erkenntnisse für die proaktive Wartung von Anlagen umgewandelt werden, wodurch Vorfälle verhindert werden, die zu Anlagenausfällen oder Unfällen führen. Diese zusätzliche Intelligenz ist allgemein als vorausschauende Wartung bekannt und ermöglicht es Unternehmen, vorherzusagen, wann oder ob funktionale Geräte ausfallen werden, sodass ihre Wartung und Reparatur geplant werden kann, bevor der Ausfall eintritt.
Vorläufige Agenda:
