Data Analytics im Produktionsumfeld: Live-Anwendung an einem Demonstrator

Hallo liebe Meetup-Mitglieder,

in diesem Meetup wollen wir wieder ganz praktisch Data Analytics an einem Use Case aufzeigen – diesmal im Produktionsumfeld. Wir zeigen euch anhand eines Demonstrators Schritt-für-Schritt, wie Produktionsdaten erhoben und Störungen in Echtzeit erkannt werden. Dabei lässt sich nicht nur erkennen, dass eine Störung auftritt, sondern dabei wird auch die Fehleridentifizierung unterstützt. Mit diesem Vorgehen werden Maschinendaten mit statistischen Verfahren und erweiterten Methoden des maschinellen Lernens analysiert. Wir geben Ausblick darüber, wie mit diesen Analysemethoden das zukünftige Maschinenverhalten vorhergesagt werden kann – auch bekannt als Predictive Maintenance.
Dabei gehen wir im Speziellen darauf ein:

• Was beim Anbringen der Sensorik beachtet werden muss.
• Wie die Datenbank angebunden und befüllt wird.
• Welche Methoden der Datenanalyse und des Machine Learnings sich eignen.
• Wie mit Hilfe von Modellen die Echtzeit-Analysen durchgeführt werden können.
• Wie die Daten aussagekräftig visualisiert werden können.
• Wie die Grundlage für eine Vorhersage von Maschinenausfällen gelegt wurde.

Vortragende sind Dr. Patricia Sieber (Consultant Data Science), Vincent Rüsike (Consultant Data Science) und Stephan Slaby (BI Developer), die aktiv in Data Science-Projekten für das produzierende Unternehmen arbeiten und euch viele Erfahrungswerte mitgeben können.

Organisatorisches:

Die Session wird online über Zoom stattfinden.

Wir freuen uns auf eure Teilnahme. Falls Ihr vorab Fragen habt, schreibt uns gern.

Viele Grüße
Claudia