April 2021 » pmOne
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Data Science in der Produktion: Anomalieerkennung

Data Science in der Produktion: Anomalieerkennung

Komplexe digitale und maschinellen Abläufe sind fehleranfällig und die aufwändige Suche nach Ursachen von Produktionsabweichungen – sogenannten Anomalien. Mit Hilfe von Data Science und Algorithmen aus dem Gebiet des Maschinellen Lernens (ML) ist es möglich, automatisch komplexe Ursachen von Prozessanomalien zu finden. Unser Blogbeitrag zeigt, wo die Herausforderungen liegen und wie mögliche Lösungen aussehen.

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