Deep Machine Analytics

Mit Deep Machine Learning mehr Effizienz in der Produktion

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Wie lassen sich defekte Pumpen früher erkennen? Wie kann man den Verschleiß des Motors im Blick behalten? Die Antworten auf diese Fragen und mehr zum Potenzial von Deep Machine Analytics lesen Sie in der ausführlichen Praxis-Studie.

Durch Nutzung von Deep Machine Learning erreichen Sie eine deutliche Kostenoptimierung, besserer OEE, Energieeinsparungen, weniger Anlagen-Ausfälle und vieles mehr. Doch wie geht man am besten vor? Das zeigt eine Studie aus dem Jahr 2020 - beginnend mit der Identifizierung der Real-Time Produktionsdaten als Basis für Transparenz und Effizienz.

Produktionsleiter, Datenanalysten, Digitalisierungs-Manager und Werksleiter freuen sich über vertiefte operativen Einblicke. Ebenso lassen sich nun erweiterte Analysen, maschinelles Lernen und KI-Plattformen nutzen. Mit maschineller Intelligenz können Modelle erstellt werden, die Korrelationen aufzeigen, welche sonst schlichtweg unsichtbar sind.

Erfahren Sie im Whitepaper mehr darüber:

  • Welches sind die Herausforderungen in der Produktion und die  Möglichkeiten von Deep Machine Analytics
  • Visualisierung - der Anfang
  • "der Geist in der Maschine" ist die Datenstruktur
  • Wie sie Real-Time Data, OEE und viel mehr aus dem Silo befreien
  • Welche Bereiche von der erweiterten Analysen wie profitieren
  • Praxisbeispiele von Sandvik Coromant und Kellogg´s
  • Empfehlungen - das ist zu tun

Anbieter des Whitepapers

OSISoft Europe GmbH

Mainzer Landstraße 178 - 190
60327 Frankfurt am Main am Main
Deutschland

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