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Mit Machine Learning Vorlaufzeiten verkürzen

von am 15. April, 2019

Vorausschauende Instandhaltung ist das große Zukunftsversprechen für Anlagenbetreiber und Fertigungsunternehmen. Doch wie sieht es mit der Gegenwart aus? Ein Pilotprojekt des italienischen Öl- und Energieunternehmens Saras zeigt nämlich schon heute, wie ein intelligentes Asset Performance Management (APM) maschinelles Lernen nutzt, um Ausfälle mit einer Vorlaufzeit von 24 bis 45 Tagen vorhersagen zu können.

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Den oben genannten Artikel finden Sie dort auf Seite 14.

Links:

www.aspentech.com

www.saras.it

Abweichungen schneller erkennen, dafür sorgt ein sogenannter „Failure Agent“ für jede Signatur. Bild: Aspen

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