Erkennung komplexer Muster unter Berücksichtigung unzähliger Variablen

Predictive Maintenance, Qualitätssicherung und Fertigung 4.0 – auf Basis umfassender IoT-Integration und von Modellen mit maschinellem Lernen – gehören zu den viel gepriesenen Vorteilen der vierten industriellen Revolution. Durch die Erkennung komplexer Muster anhand von Hunderten oder Tausenden von Variablen ermöglichen Prescriptive & Predictive Modelling ein tieferes, datengestütztes Verständnis von Ereignisursachen.

Grundvoraussetzung dafür ist die Einrichtung einer absolut zuverlässigen Datenplattform. Die meisten Unternehmen verfügen bereits über Systeme zur Datenerfassung, deren Effektivität durch schlechte oder mangelhafte Analysen allerdings beeinträchtigt werden kann. Modelle mit künstlicher Intelligenz können Unternehmen bei der Transformation schlecht strukturierter Sensordaten in Daten helfen, die für prädiktive Analysen besser geeignet sind.

Sobald diese Daten vorliegen, müssen Unternehmen nur auf sie zugreifen. Unsere Experten sammeln Daten aus mehreren Systemen und Quellen. Auf diese Weise entsteht eine „Single-Source-Of-Truth“, die die Informationslücke zwischen den einzelnen Systemen schließt und ein vollständiges Bild über den Status der Fertigungsprozesse bietet. Diese kritische Komponente der Datenarchitektur hat einen mehrfachen Nutzen: Sie bietet die Grundlage für datengesteuertes Performance Management, Analysen sowie Dashboards und dient gleichzeitig als einheitliche Plattform für neue Wartungs- und Qualitätssicherungsanwendungen und stellt die Daten für Advanced Analytics-Modelle zur Verfügung.