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Modell für proaktive Wartung

Mit Predictive Maintenance und Machine Learning zu einem neuen Level in der vorausschauenden Instandhaltung.

Wie kann der unternehmenseigene Internet-of-Things-Teststand zur Schwingungsanalyse mit einer Cloud verbunden werden und welches Machine-Learning-Modell eignet sich zur Analyse der gewonnenen Sensordaten? Mit diesen Fragen trat XERVON Instandhaltung im Januar beim ChemTech-Hackathon an. Rund 60 IT-Enthusiasten entwickelten anderthalb Tage lang gemeinsam mit Chemieunternehmen Ideen und Vorschläge für innovative Aufgabenstellungen.

    • Die Ergebnisse können sich sehen lassen: So wurden nicht nur Denkanstöße gegeben und neue Lösungswege entwickelt, sondern es wurde auch nachgewiesen, dass das von XERVON Instandhaltung angestrebte Predictive-Maintenance-Modell realisierbar ist. Als Assistenzsystem zur Fehlerfrüherkennung soll es künftig, unterstützt durch große Datenmengen, bei Kundenanlagen Unregelmäßigkeiten ausfindig machen und Impulse für eine proaktive Wartung geben.

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