Industrial Analytics: Methoden

Beim Test von Prototypen und Kaufteilen spielen praxisnahe Testbedingungen – ggf. ergänzt durch Wetterdaten und andere unternehmensexterne Daten – eine bedeutende Rolle. Die Messtechnik auf den Prüfständen erfasst oftmals Daten von mehreren Hundert Sensoren und wertet sie aus. Angesichts einer solchen Vielzahl an Sensoren und möglichen Zusammenhängen ist es sinnvoll, die Experten mit leistungsfähiger Analytik für Big Data zu unterstützen. Dies führt nicht nur zu optimierten Produkten und einer höheren Auslegungssicherheit. Aus den Ergebnissen lassen sich auch Empfehlungen zu Betrieb und Wartung von Maschinen und Anlagen sowie zur optimalen Umgebungskonstruktion ableiten.

Industrial Analytics setzt auf einer skalierbaren Big-Data-Architektur auf, um Daten- und Sensorströme in Echtzeit zu erfassen und zu analysieren und langfristig als Trainingsdaten für maschinelle Lernverfahren bereitzustellen. Mit unseren Methoden setzen auf die Verknüpfung von ingenieurswissenschaftlicher Kompetenz mit automatischer Mustererkennung und statistischer Optimierung.

Verknüpfung von ingenieurwissenschaftlicher Kompetenz und Big Data Analytics

© Foto Fraunhofer IAIS

Menschliches Wissen und Analyseergebnisse bestmöglich kombinieren. Zum Vergrößern bitte klicken

Transparente Methoden

Bei der Datenanalyse setzen wir auf Methoden, die für Branchenexperten verständliche Ergebnisse liefern und die es erlauben, menschliches Wissen und Analyseergebnisse bestmöglich miteinander zu kombinieren. Besonders bei bereits hochoptimierten, technischen Fragestellungen sehen wir unsere Systeme als Unterstützung des Ingenieurs und nicht als dessen Ersatz.

 

Multivariate Zeitreihenanalyse

Durch das Zusammenspiel vieler Sensoren und zeitlicher Abläufe in Produktionsprozessen bearbeiten wir verschiedene Fragestellungen mit speziellen Methoden: Das Fraunhofer IAIS hält derzeit ein Patent auf eine der erfolgreichsten Methoden der Zeitreihenanalyse, der »Echo State Networks«, die bereits erfolgreich zur Prognose, Diagnose oder als Teil einer Simulation eingesetzt wurde. Mit Hilfe dieses innovativen Verfahrens unterstützen unsere Data Scientists Sie dabei, Ihre zeitbasierten Daten erfolgreich auszuwerten.