Predictive Maintenance – Predictive Quality: Was alles in Anlagedaten steckt!
dc.contributor.author | Russi, Mario | |
dc.date.accessioned | 2022-12-09T12:06:13Z | |
dc.date.available | 2022-12-09T12:06:13Z | |
dc.date.issued | 2022-12-05 | |
dc.identifier.citation | CSEM Next Alpnach | en_US |
dc.identifier.uri | https://yoda.csem.ch/handle/20.500.12839/1071 | |
dc.description.abstract | Grosse Schlagworte wecken in der Industrie Erwartungen: «Big Data» – «Künstliche Intelligenz» – «Predictive Quality». Wie kann man die Produktion verbessern, Anlagen besser verstehen, kritische Situationen früher erkennen? Lässt der Maschinenstatus Rückschlüsse auf die Produktionsqualität zu? Was steckt alles in den Daten? Eine Zentralschweizer Initiative, geführt vom CSEM in Alpnach, hat zusammen mit der Aurovis AG, KNF Flodos AG, maxon motor ag und Elekon AG eine Musteranlage aufgebaut und das Problem angepackt. | en_US |
dc.language.iso | de | en_US |
dc.subject | Data | en_US |
dc.subject | Industry | en_US |
dc.subject | Industry 4.0 | en_US |
dc.subject | Time-series | en_US |
dc.subject | Deep Learning | en_US |
dc.subject | Machine Learning | en_US |
dc.subject | AI | en_US |
dc.subject | Predictive Maintenance | en_US |
dc.subject | Predictive Quality | en_US |
dc.title | Predictive Maintenance – Predictive Quality: Was alles in Anlagedaten steckt! | en_US |
dc.type | CSEM Event | en_US |
dc.type.csemdivisions | Div-R | en_US |
dc.type.csemresearchareas | Industry 4.0 | en_US |
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