Ein Vergleich von drei Methoden zur Anomalieerkennung

In meinem Blog-Beitrag zum Thema „Machine Learning in der Smart Product Platform“ bin ich auf die Anomalieerkennung im Zusammenhang mit Predictive Maintenance eingegangen. Im Folgenden möchte ich nun einen Überblick über die verschiedenen Möglichkeiten der Anomalieerkennung geben.

zum Artikel gehen

Data-Science-Projekt an der Hochschule Pforzheim: Studenten analysieren Maschinendaten bei Asseco-Kunde

Studenten der Hochschule Pforzheim analysieren Maschinendaten eines Asseco-Kunden – und schaffen so die Basis für Anomalieerkennung per KI.

zum Artikel gehen

KI für die digitale Fabrik: Asseco Solutions präsentiert APplus 7.1 auf der MECSPE in Bologna

Das Herzblut der smarten Fabrik sind ihre Daten – doch was, wenn deren schiere Menge traditionelle Analysesysteme zunehmend an ihre Grenzen bringt? Eine Herausforderung, der die Asseco Solutions mit innovativer künstlicher Intelligenz entgegentritt: So is

zum Artikel gehen

Machine Learning in der Smart Product Platform: Ein Predictive Maintenance Showcase macht Zukunftsthemen praktisch erlebbar

Eine Anomalie ist in einer Zeitreihe ein Datenpunkt oder Muster, der oder das sich von den normal zu erwartenden Daten unterscheidet. Die Anomalieerkennung befasst sich mit der Aufgabe, diese Unregelmäßigkeiten aufzudecken. In diesem Blog-Beitrag zeige ic

zum Artikel gehen

Risiko – was die Welt in einer globalen Pandemie von Rückversicherungen lernen kann

Rückversicherungen haben über die Zeit beachtliche Methoden zum Erkennen, Bewerten und Reduzieren oder gar Vermeiden von Risiken aufgebaut. Viele solcher Methoden könnten uns im täglichen Pandemieleben als Ergänzung zu den Empfehlungen des RKI helfen. Wie

zum Artikel gehen

Agile Methoden im Fokus: Was, wo, wann?

Agilität hat sich längst als Schlüsselprinzip, als Mindset, fast schon als (Lebens-)Philosophie für den Erfolg in der heutigen Geschäftswelt etabliert. Doch bei der Vielzahl agiler Ansätze kann man schnell den Überblick verlieren.In diesem Blog-Beitrag we

zum Artikel gehen