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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.

Planung mit Power BI

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Die flexible Reporting- und Planungslösung auf Basis von Power BI und Acterys, gelingt eine rasche Anpassung an Veränderungen und eine aktive Steuerung.

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