Expertenbeitrag

 Gerhard Altmann

Gerhard Altmann

Senior Director Global Manufacturing Industry Practice, SAS Deutschland

Predictive Maintenance
Wenn die Maschine mit dem Servicemitarbeiter kommuniziert

Von Gerhard Altmann 3 min Lesedauer

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Im Straßenverkehr, im Ladengeschäft, in der Produktionshalle: Die Auswertung von Sensordaten birgt viele Optimierungschancen. Doch wenn vernetzte Geräte und Maschinen intelligent miteinander kommunizieren sollen, braucht man leistungsstarke Analytics.

Sensor- und andere IoT-Daten können wertvolle Informationen liefern, um mittels innovativer analytischer Technologien kostspielige Ausfallzeiten zu verhindern.(Bild:  gemeinfrei / Pexels)
Sensor- und andere IoT-Daten können wertvolle Informationen liefern, um mittels innovativer analytischer Technologien kostspielige Ausfallzeiten zu verhindern.
(Bild: gemeinfrei / Pexels)

Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI), deren Teilbereich Machine Learning oder das Internet of Things treiben heute so ziemlich jede Branche um. Ganz vorne mit dabei ist der produzierende Sektor bei der Nutzung dieser Daten.

Ein Beispiel dafür ist Predictive Maintenance. Das Versagen von Geräten, Anlagen und Infrastrukturen stellt nicht nur ein finanzielles, sondern oft auch ein erhebliches Sicherheitsrisiko dar. Energie- und Transportunternehmen, aber auch Hersteller und Betreiber von Endgeräten, müssen Schwachstellen in ihren Produkten frühzeitig erkennen, um präventive Maßnahmen zu ergreifen und dieses Risiko zu minimieren.

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