Die verfügbaren Daten sammeln und interpretieren ist bereits heute ein solider Weg zu einer Zustandsüberwachung von Maschinen. Dazu bedarf es eines tiefen Verständnisses von Maschinen und Prozessen, um aus "nackten" Daten aussagekräftige Informationen zu generieren. Analysen auf Basis von Machine Learning (ML) und KI können dazu beitragen, Anomalien schneller aufzuspüren.

In unserem Webcast erläutern wir darüber hinaus den modell- und datenbasierten Ansatz, um den Zustand von Maschinen zu analysieren, bzw. die Frage, wo die Daten ausgewertet werden können – in der Steuerung oder Cloud.

Wir stellen auch vor, wie der Antrieb zum Sensor werden kann und wie Condition Monitoring ganz einfach realisiert werden kann und wie man ohne zusätzliche, kostentreibende Sensorik umfangreiche Informationen zum "Gesundheitszustand" von Maschinen und Anlagen erhält.

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