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Bei der Ausfallvorhersage verbessern selbstlernende Algorithmen die Qualität über die Zeit mit Zunahme der vorhandenen Daten.
Predictive Analytics & Maintenance

Präzise Ausfallprognosen verhindern Fertigungsunterbrechungen

Vorhersage von Ausfällen der Schweißroboter in der Automobilfertigung. Nachweis der Einsatzfähigkeit und Vorhersagequalität unter realen Bedingungen.
Analyse großer Datenmengen zur Ermittlung und Auswertung von Anomalien. Frühzeitige und qualitativ hochwertige Vorhersage eines Systemausfalls. Selbstlernende Algorithmen verbessern die Vorhersagequalität über die Zeit mit Zunahme der vorhandenen Daten. Erproben von Lösungsszenarien und Erarbeiten von Vorgehensmodellen für den breiteren Einsatz.

Trends & Treiber

Anomaliedetektion und Ausfallvorhersage sehr viel genauer und früher als bei alternativen Verfahren nachgewiesen
Digitalisierung im Wartungsprozess durch selbstlernende Algorithmen, Big-Data-Technologien. Technologische Möglichkeiten zur Verbesserung der Produktionsprozesse nutzen.

Kundenbedürfnisse

Effiziente Schichtplanung orientiert an den Ausbringungsanforderungen. Schadensvermeidung durch Komponententausch, bevor ein Ausfallschaden entsteht. Nachweis der Einsatzfähigkeit, Nutzbarkeit und Qualität als Voraussetzung für breiten Einsatz in den Prozessen.

Die Lösung

  • Data Scientists analysieren vorhandene Daten und entwerfen Analyse- und Vorhersageverfahren auf Grundlage standardisierter Verfahren und Algorithmen
  • Ausgezeichnete Anomaliedetektion und frühzeitige Vorhersage von Ausfällen bis zu sechs Tage im Voraus
  • Ständige Verbesserung der Vorhersagequalität durch selbstlernende Algorithmen
Der Kundennutzen
Kein ungeplanter Produktionsstillstand
... durch selbstlernende Algorithmen
Proaktive Alarmierung auf allen erforderlichen Zielplattformen und mobilen Endgeräten
Hohe Einsparungspotentiale bei Ressourcenvorhaltung
... durch frühzeitige Ausfallvorhersage und hohe Vorhersagequalität
Kontakt
info.security[at]t-systems.com
T-Systems International GmbH

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