BTC Anomalieerkennung

Beschreibung

Künstliche Intelligenz erhöht Wertschöpfung in der Produktion
Datengetriebene Überwachung wie Predictive Maintenance ist
in modernen Produktions- und Fertigungsverfahren ein entscheidender
Schlüssel zur erhöhten Effizienz und Wertschöpfung von
Produktionsanlagen. Zur frühzeitigen Identifikation potenzieller
Störungen ist das Condition Monitoring durch Auswerten aktueller
Maschinen- und Sensordaten unverzichtbar. Analyse-Methoden aus
dem Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) sind bei der Erkennung
von abweichenden Werten (Anomalien) klassischen, regelgestützten
Verfahren einen entscheidenden Schritt voraus.

Der von BTC entwickelte Service „Unusual State Detection“ (USD)
nutzt mehrere Verfahren des Maschinellen Lernens und der Statistik.
Das System zur Anomalie-Erkennung setzt den Ansatz des Semi-
Supervised Learning (teilüberwachtes Lernen) um. Der Algorithmus
„lernt“ aus historischen Sensor- und Zustandsdaten das Normalverhalten
und das Zusammenspiel aller Parameter Ihrer Produktionsanlage.
Das erworbene Wissen nutzt die KI dann zur Bewertung
neuer Datenreihen aus dem produktiven Betrieb. Abweichende
Zustände werden erkannt und gemeldet – unabhängig davon, ob
es sich um bekannte oder völlig neuartige Anomalien handelt. Dies
ermöglicht Ihnen Produktionsanlagen optimiert zu warten und zu
erneuern, sowie Ausfallzeiten auf ein Minimum zu reduzieren.

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