Predictive Maintenance

Unsere KI-basiertes Predictive Maintenance überwacht den Zustand Ihrer Maschinen, um Ausfallzeiten vorhersagen und vermeiden zu können!

Unser Webinar zum Thema "Predictive Maintenance"

Schauen Sie sich die Aufzeichnung unseres Webinars zum Thema „Predictive Maintenance“ und die Beantwortung der Frage, wie Sie Ihre Anlagenproduktivität mittels Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) steigern können. Das Video startet, nachdem Sie Ihre Daten eingegeben haben.

Unsere Lösung

Unsere Predictive Maintenance-Lösung nutzt künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um Geräteausfälle und ungeplante Downtime zu vermeiden.

90 % höhere Produktivität des Servicepersonals

80 % Vermeidung von unerwarteten Ausfällen

40 % weniger Lagerbestand und Verschwendung

30 % längere Anlagenlebensdauer

Unser Ansatz

Durch die Untersuchung historischer Sensorwerte, permanentes Condition Monitoring und die Analyse von Echtzeitdaten, kann der Algorithmus für maschinelles Lernen die Beziehung zwischen den Sensorwerten/Änderungen und den historischen Ausfällen lernen, um ähnliche Ausfälle in der Zukunft vorherzusagen und so zu einer effektiveren Instandhaltungsstrategie beitragen.

Einer der verwendeten Ansätze für die Vorhersage der Länge der verbleibenden Lebensdauer der Maschine vor dem Ausfall ist der Zweig der Regressionsmodellierungsalgorithmen.

Klassifizierungsmodellierungsalgorithmen sind eine der Möglichkeiten, um vorherzusagen, in welchem Zeitraum der Fehler auftreten wird und welche Art von Fehler auftreten wird.

Unser Prozess

Sammlung von Daten

  • Verbindung mit verschiedenen Datenquellen
  • Harmonisierung mit gemeinsamen Datenspeichern oder Datenströmen

Datenvorverarbeitung

  • Integration der Datenquellen
  • Resampling auf eine gemeinsame Zeitbasis
  • Behandlung von Lücken in den Daten
  • Reduzierung der Dimensionalität

Vorbereitung der Datensätze

  • Umgang mit unausgewogenen Datensätzen
  • Standardisierung von Daten
  • Aufbereitung von Trainings- und Testdaten

Einsatz in der Produktion

  • Kontinuierliches Lernen von neuen Ereignissen
  • Überwachung auf unerwartete Leistungsverschlechterung
  • Meldung von Warnmeldungen und Modellergebnissen

Modelloptimierung​​

  • Testen der Leistung auf allen bereitgestellten Daten
  • Automatische Parameter-abstimmung 

Modellauswahl

  • Aufgabenspezifische Modellauswahl
  • Cross-Evaluation gegen Baseline
  • Benchmarking der vorgeschlagenen Lösungen auf ausgewählten Daten

Wollen Sie mehr über Predictive Maintenance erfahren?

Warum KENDAXA?

KENDAXA ist ein Unternehmen für Softwarelösungen im Bereich der künstlichen Intelligenz, die Menschen aus vielen Branchen entlastet, um sie effizienter aber nicht überflüssig zu machen. Wir erweitern den Markt für hochentwickelte KI und machen sie für mittelständische Kunden erschwinglich, indem wir bessere, schnellere und kostengünstigere KI liefern, die wir intelligente Automatisierung nennen. Wir bieten fortschrittliche, konfigurierbare, wiederholbare, skalierbare, als SaaS bereitgestellte KI-Apps – angetrieben von einer innovativen Plattform und einer Menge Branchenkenntnis. Wir sind seit 2017 dabei und haben großartige Mitarbeiter in Leipzig, Deutschland und Prag, Tschechien und an einigen anderen Orten.

Unsere Kunden

Automobil-Händler

Versicherungsmakler

Investmentbanking

Baumaterialien

Forderungsmanagement

Automobilbank

Luftfahrtzulieferer