Künstliche Intelligenz & Maschinelles Lernen sind kein Allheilmittel

Exklusives Whitepaper zeigt, wie Sie besser mit einfachen Algorithmen & klar definierten Use Cases starten.

Künstliche Intelligenz & Maschinelles Lernen sind kein Allheilmittel

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Ich bin mit der Übermittlung meiner Daten einverstanden. Ich stimme zu, dass meine Daten im Auftrag der Device Insight GmbH von Evernine GmbH gemäß den Datenschutzrichtlinien verarbeitet werden (Datenschutzerklärung Device Insight | Datenschutzerklärung Evernine). Eine Kontaktaufnahme ist nur im Rahmen des Whitepaper-Angebots gestattet.




Hohe Erwartungen, hoher Aufklärungsbedarf.
So starten Sie Ihr KI-Projekt erfolgreich!

Dass KI gerade für die Industrie immer wichtiger wird, liegt daran, dass sich die Anwendungsgebiete für die Mensch-Maschine-Interaktion und -Kollaboration zunehmend konkretisieren. Dazu gehören die Fernüberwachung oder auch Fernsteuerung von Produktionsprozessen, die mit modernen Augmented- und Virtual-Reality-Applikationen vereinfacht und beschleunigt werden. Im Grunde liegt der Mehrwert von KI und maschinellem Lernen darin, die Menschen und damit auch die Unternehmen zu unterstützen.

 

Sie überlegen mit Ihrem Unternehmen Ihre IoT-Prozesse zu optimieren – und dabei ist eine Künstliche Intelligenz oder maschinelles Lernen durchaus denkbar? Wir zeigen Ihnen im Whitepaper, wie Sie in 3 Stufen erfolgreiche Prozesse in der IoT-Praxis umsetzen können. Außerdem erfahren Sie, wie Sie mit maschinellem Lernen …

  • Fehlerquellen ermitteln.
  • Ihre Produktionsprozesse verbessern.
  • Prognosen treffen können, wann bspw. Ihre Maschinenteile ausgetauscht werden müssen. 

 

Starten Sie mit einfachen Algorithmen!

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IoT & Maschinelles Lernen
in 3 Stufen

Der Münchner IoT-Plattformanbieter Device Insight
arbeitet mit einem dreistufigen ML-Ansatz.

IoT & Maschinelles Lernen
in 3 Stufen

Der Münchner IoT-Plattformanbieter Device Insight arbeitet mit einem dreistufigen ML-Ansatz.

Stufe 1

Daten erfassen, speichern,
auswerten – und Handlungsbedarf
ermitteln

 

Stufe 2

Erkenntnisse in eine Rule Engine einspeisen, Alarmierung und Benachrichtigung des Wartungspersonals automatisieren

Stufe 3

Zukünftige Wartungsfälle mit ML-Algorithmen vorhersagen

Stufe 1

Daten erfassen, speichern,
auswerten – und
Handlungsbedarf ermitteln

 

Stufe 2

Erkenntnisse in eine Rule Engine einspeisen, Alarmierung und
Benachrichtigung des Wartungspersonals
automatisieren

Stufe 3

Zukünftige Wartungsfälle mit
ML-Algorithmen vorhersagen

Aus der Praxis:

 

Ein Beispiel dafür sind Spülmaschinen in der Systemgastronomie,

deren Umwälzpumpen aus Kunststoff bestehen, somit verschleißen können und nach einer gewissen Zeit ausgetauscht werden müssen. Wann es soweit ist, verrät die Steuerung des Pumpenmotors, die – vergleichbar mit einem Kilometerzähler – erfasst, wie oft dieser angelaufen ist.

 

Präsentiert
von

Die 2003 gegründete Device Insight GmbH ist ein spezialisierter Anbieter von Internet of Things-Plattformen, der Unternehmen bei der Digitalisierung im Umfeld von Industrie 4.0 und IoT begleitet. Flaggschiff des Unternehmens ist die cloudbasierte IoT-Plattform CENTERSIGHT® NG. Sie unterstützt die globale Vernetzung von Maschinen, Fahrzeugen, Anlagen und Geräten und stellt Funktionen wie Datenerfassung, Industrial Analytics, Condition Monitoring, Predictive Maintenance und Machine Learning zur Verfügung.

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Kunden, die bereits auf Device Insight setzen

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Experten-Tipp

Fangen Sie mit einfachen Algorithmen an. In vielen Anwendungsfällen reicht die lineare Regression als statistisches Analyseverfahren aus, um Vorhersagen zu treffen, wann Maschinenteile oder Werkzeuge ausgetauscht werden müssen.

Experten-Tipp

Fangen Sie mit einfachen Algorithmen an. In vielen Anwendungsfällen reicht die lineare Regression als statistisches Analyseverfahren aus, um Vorhersagen zu treffen, wann Maschinenteile oder Werkzeuge ausgetauscht werden müssen.

Wie Sie maschinelles Lernen auch in Ihrem Unternehmen erfolgreich einsetzen,
erfahren Sie in unserem Whitepaper.

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