Maschinelles Lernen in der Fertigung: Daten nutzen ohne Datenwissenschaftler

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Maschinelles Lernen in der Fertigung: Daten nutzen ohne Datenwissenschaftler

Inhaltsverzeichnis:

  1. Einführung
  2. Probleme in modernen Fabriken
  3. Präventive Wartung
  4. Von präventiver Wartung zu prädiktiver Wartung
  5. Maschinelles Lernen auf dem Fabrikboden
  6. Weidmüller Industrial AutoML
  7. Datenerfassung in der Fertigung
  8. Echtzeitüberwachung mit PROCON-WEB
  9. Energie- und Ressourcenmanagement mit ResMa®
  10. Implementierung von maschinellem Lernen mit Industrial AutoML
  11. Nutzung von Daten für Prozessverbesserungen
  12. Schlussfolgerung

🤖 Die Macht des maschinellen Lernens in der modernen Fertigung 🏭

Die moderne Unternehmen verstehen den Wert von Daten. Daten ermöglichen es Fabriken und Anlagen, ihre Prozesse effizienter auszuführen, die Kapazität und Qualität zu steigern. Sie ermöglichen auch eine effektive Organisation von Wartungsarbeiten, um Ausfallzeiten zu reduzieren und den maximalen Wert aus den Anlagen zu erhalten. All diese Verbesserungen führen dazu, dass die Kosten des Unternehmens reduziert und die Gewinnspannen erhöht werden.

Jedoch stehen viele Unternehmen vor einer Herausforderung: Sie sammeln mehr Daten als je zuvor aus ihren Fertigungsprozessen, doch sie kämpfen damit, diese Daten in wertvolle, umsetzbare Informationen umzuwandeln. Rohdaten müssen analysiert und verarbeitet werden, um die Einblicke zu liefern, die einem Unternehmen tatsächlich dabei helfen, seine Prozesse zu verbessern.

Bis vor kurzem war fortgeschrittene Datenanalyse eine hochspezialisierte Fähigkeit, die vielen Fertigungsunternehmen nicht zur Verfügung stand. In diesem Artikel werde ich Ihnen zeigen, wie moderne Fortschritte im maschinellen Lernen die Anwendung von maschinellem Lernen auf Fertigungsdaten erleichtern, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und diese Erkenntnisse zur fundierten Entscheidungsfindung in der Wartung und Qualitätsüberwachung zu nutzen.

Nachdem ich Ihnen gezeigt habe, wie maschinelles Lernen bereits in der Fertigung angewendet wird, werde ich Ihnen erklären, wie Sie Softwarelösungen verwenden können, um die Datenerfassungs- und Analysefähigkeiten auf Ihrem Fabrikboden aufzubauen. In diesem Teil werden wir über maschinelles Lernen betriebene Lösungen und Lösungen sprechen, die die traditionelle Datenerfassung und Überwachung beinhalten. Bevor wir uns ansehen, wie maschinelles Lernen auf dem Fabrikboden angewendet werden kann, wollen wir uns die Probleme anschauen, denen moderne Fabriken und Anlagen gegenüberstehen.

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