Automatisierte Erkennung von Datenanomalien

Das Erkennen und Klassifizieren von Anomalien in Datenströmen ist kritisch für viele Unternehmen um Fehler schnell zu beheben und den einwandfreien Betrieb von Anlagen zu gewährleisten. Dabei ist es essenziell, dass automatisierte Algorythmen lernen und Anomalie-Scores vorhersagen können.

In unseren automatisierten Lösungen werden Lernalgorythmen eingesetzt um anomale Datenpunkten oder Ausreißer innerhalb eines Datensatzes selbstständig zu erkennen und klassifizieren.

Showcases.

Laser

Analyse- und Diagnose-Software für Ingenieure und Anlagenführer zur Anomalie-Detektion.

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Arbeiter

Analyse, Anomalie-Detektion und Alarmierung für optimierte Wartungszyklen.

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Tube Bender

Automatisierte und lernende Algorythmen zur Detektion und Klassifizierung von Fehlern.

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Industrial IoT Dienstleistungen von elunic

Consulting

Beratung

Beratung zu Geschäftsfeldern, Vorgehen und technischen Herausforderungen.

Entwicklung

Architektur, Programmierung und Wartung passgenauer Softwarelösungen.

Integration

Integration der wichtigsten IoT-Plattformen und On-Premises Lösungen.

Sensorik & Embedded

Vernetzung von Maschinen über IoT-Sensoren und Microcontroller.

Ausgewählte Referenzen.

Weitere Materialien.

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Industrial Internet of Things

 

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elunic-Flyer zum Thema:
Machine Learning

 

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Predictive Maintenance

 

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