statworx, ein führendes Daten- und KI-Unternehmen, entwickelte eine KI-Lösung für ein Industrieunternehmen, die Maschinenstillstände minimiert und die Effizienz der Produktion steigert. Durch die frühzeitige Erkennung von Anomalien in den Maschinen kann das Industrieunternehmen geplante Wartungsarbeiten durchführen, bevor es zu einem vollständigen Maschinenausfall kommt. Diese vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) ermöglichte eine erhebliche Steigerung der Produktionseffizienz und reduzierte Kosten durch die Vermeidung ungeplanter Ausfallzeiten.
Das Unternehmen stand vor der Herausforderung häufiger und ungeplanter Maschinenausfälle, die zu Produktionsunterbrechungen und hohen Kosten führten. Die Risiken umfassten nicht nur Produktionsverluste und erhöhte Wartungskosten, sondern auch potenzielle Rufschäden durch Lieferverzögerungen. Um die Produktionskontinuität zu gewährleisten und Wartungskosten zu optimieren, war eine innovative Lösung erforderlich.
Durch den Einsatz fortschrittlicher Datenanalytik und maschinellen Lernens konnte das prädiktive Modell zur frühzeitigen Anomalieerkennung Muster und Anomalien in den Maschinendaten identifizieren. Diese Lösung wurde erfolgreich in das bestehende Monitoring-System des Unternehmens integriert und in Offline-Tests validiert. Zudem erfolgte eine automatische Erfassung, Speicherung und Klassifizierung der erkannten Anomalien.
Weitere Informationen über Produkte und Services finden Sie auf der statworx-Website.
Das Unternehmen stand vor der Herausforderung häufiger und ungeplanter Maschinenausfälle, die zu Produktionsunterbrechungen und hohen Kosten führten. Die Risiken umfassten nicht nur Produktionsverluste und erhöhte Wartungskosten, sondern auch potenzielle Rufschäden durch Lieferverzögerungen. Um die Produktionskontinuität zu gewährleisten und Wartungskosten zu optimieren, war eine innovative Lösung erforderlich.
Durch den Einsatz fortschrittlicher Datenanalytik und maschinellen Lernens konnte das prädiktive Modell zur frühzeitigen Anomalieerkennung Muster und Anomalien in den Maschinendaten identifizieren. Diese Lösung wurde erfolgreich in das bestehende Monitoring-System des Unternehmens integriert und in Offline-Tests validiert. Zudem erfolgte eine automatische Erfassung, Speicherung und Klassifizierung der erkannten Anomalien.
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