Der Einsatz von R bei Predictive Maintenance: ein Anwendungsbeispiel der TRUMPF Laser GmbHDie Euphorie für Industrie 4.0 ist ungebrochen – die Digitalisierung von Geschäftsprozessen ist eines der Hauptziele von Unternehmen im 21. Jahrhundert. Predictive Maintenance gewinnt dabei an Bedeutung. Das Vorhersagen von Maschinenfehlern oder Leistungsverlusten sowie damit zusammenhängende Qualitätsververbesserungen bietet große Vorteile für Unternehmen. Mit R können Analysten die besten Algorithmen und Methoden für die vorausschauende Instandhaltung anwenden.
Der Vortrag zeigt, wie diese Herausforderung bei der TRUMPF Laser GmbH gelöst wurde. Der Referent teilt die Erfahrungen mit dem Publikum und präsentiert, wie Code automatisiert und in einer Frontend-Lösung für alle Abteilungen visualisiert werden kann.
Vorkenntnisse
Keine Vorkenntnisse, da Vorstellung eines Anwendungsfalls.
Lernziele
Herausforderung ist die Operationalisierung von Data Science in Unternehmen/Konzernen. Wie funktionieren diese Prozesse? Wie können zentralisiert Lösungen gefunden werden?
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Andreas Prawitt
arbeitet seit 2012 als Senior Data Scientist bei der eoda GmbH in Kassel. Seine Haupttätigkeit liegt in Projekten zur Datenanalyse, mathematischer Modellierung und Optimierung sowie Text Mining.