Datenanalyse / maschinelles Lernen

 

Das Sammeln und Auswerten der Daten von Produkten, Systemen und Maschinen ist einer der wichtigsten Faktoren der Digitalen Transformation. Mit Hilfe der datengesteuerten Entscheidungsfindung und Prozessoptimierung können Zusammenhänge und Ursachen ermittelt und zukünftige Ereignisse vorhergesagt werden. Um das gewünschte zukünftige Verhalten zu erreichen, können Prozessparameter gezielt beeinflusst werden. Typische Fragen, die durch Datenanalyse beantwortet werden können, sind unter anderem:

  • Wie viel Bedarf werde ich zukünftig haben?
  • Wie kann ich meine Prozesse optimal planen?
  • Wie kann ich meine Produktion überwachen?
  • Wie kann ich Ausschuss und Anomalien frühzeitig erkennen?
  • Wie groß ist die Standzeit bis zur nächsten Wartung?
  • Welche Fehler werden als nächstes auftreten?
  • Wie muss ich die Parameter verändern, damit meine Maschine optimal läuft?

Zur Beantwortung dieser Fragen werden sehr unterschiedliche Verfahren verwendet. Die Qualität, Vollständigkeit und Konsistenz der gesammelten Daten ist ausschlaggebend für die erfolgreiche Anwendung der Datenanalyse. Der Einsatz konkreter Methoden ist stark vom jeweiligen Anwendungsfall und den vorliegenden Daten abhängig. Die eingesetzte Palette reicht von einfachen Verfahren, wie z.B. linearen Regressionsalgorithmen, bis zu komplexen Methoden des maschinellen Lernens, wie z.B. Neuronalen Netzen oder Deep Learning.

Bisher von uns durchgeführte Projekte aus den Bereichen Zuverlässigkeitsanalyse, Bedarfsprognose, Prozessoptimierung, Produktionsüberwachung, Anomalie Erkennung, oder der vorausschauenden Wartung haben gezeigt, dass die Qualität der gesammelten Daten und die frühzeitige Einbindung sowohl von Datenanalysespezialistinnen, als auch Prozessspezialisten entscheidend für die erfolgreiche Durchführung von Datenanalyseprojekten sind.

Gerne unterstützen wir Sie mit unserem Datenanalyseteam bei der Bewältigung dieser Problemstellungen in Ihrem Unternehmen.

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