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Mit Machine Learning Vorlaufzeiten verkürzen

von am 15. April, 2019
aspentech_anwender

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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