In einer Ära der fortschreitenden Digitalisierung und Industrie 4.0 möchten wir Ihnen innovative Ansätze präsentieren, wie Unternehmen mithilfe von AVEVA Predictive Analytics das Verhalten ihrer Geräte besser verstehen und zukünftige Abweichungen proaktiv vorhersagen können.
Warum sollten Sie teilnehmen?
Predictive Analytics, gestützt durch künstliche Intelligenz, ist eine der bahnbrechendsten Technologien für die vorausschauende Wartung. In diesem Webinar zeigen wir Ihnen die 6 Schritte zur Umsetzung von AVEVA Predictive Analytics, um das Verhalten Ihrer Geräte zu erlernen und potenzielle Anomalien frühzeitig zu erkennen. Dies ermöglicht Ihnen, ungeplante Ausfallzeiten zu minimieren, die Effizienz zu steigern und Ihre Wartungsstrategien zu optimieren.
Was erwartet Sie?
Einführung in Predictive Analytics und künstliche Intelligenz: Erfahren Sie, wie Predictive Analytics und KI kombiniert werden können, um aus umfangreichen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
Datenanalyse und -vorbereitung: Lernen Sie, wie Sie Daten aus verschiedenen Quellen erfassen und vorbereiten, um sie für die Erkennung von Mustern und Anomalien optimal zu nutzen.
Modellentwicklung für Anomalieerkennung: Erhalten Sie Einblicke in den Prozess der Modellentwicklung, um spezifische Modelle für Ihre Geräte zu erstellen und deren Verhalten zu erlernen.
Echtzeit-Überwachung: Entdecken Sie, wie AVEVA Predictive Analytics in Echtzeit arbeitet und Sie vor potenziellen Störungen warnen kann, bevor sie auftreten.
Frühzeitige Warnungen und Prognosen: Erfahren Sie, wie Sie dank AVEVA Predictive Analytics frühzeitige Warnungen erhalten und fundierte Entscheidungen für Ihre Wartungsstrategien treffen können.
Erfolgsgeschichten und Best Practices: Lassen Sie sich von erfolgreichen Anwendungsbeispielen inspirieren und lernen Sie bewährte Vorgehensweisen für eine erfolgreiche Implementierung kennen.
Für wen ist dieses Webinar geeignet?
Das Webinar richtet sich an Führungskräfte, Ingenieure, Techniker und Entscheidungsträger aus den Bereichen Industrie, Produktion, Energie, Technik und verwandten Branchen, die Interesse an der Anwendung von Predictive Analytics und künstlicher Intelligenz haben, um das Verhalten ihrer Geräte zu verstehen und vorausschauende Wartungsstrategien zu entwickeln.