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 Algorithmen 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.
Analyse- und Diagnose-Software für Ingenieure und Anlagenführer zur Anomalie-Detektion.
Analyse, Anomalie-Detektion und Alarmierung für optimierte Wartungszyklen.
Automatisierte und lernende Algorithmen zur Detektion und Klassifizierung von Fehlern.
Industrial IoT Dienstleistungen von elunic
Beratung
Beratung zu Geschäftsfeldern, Vorgehen und technischen Herausforderungen.
Ausgewählte Referenzen.
Jetzt anfragen.
Sie haben eine Projektanfrage? Zögern Sie nicht, Kontakt mit uns aufzunehmen – wir antworten Ihnen gerne und umgehend.
