Daten & RAG
Predictive Maintenance
Vorhersage von Maschinen-Ausfällen aus Sensordaten mit Machine Learning.
Aus Schwingungs-, Temperatur-, Strom- und Akustikdaten lernen Modelle (Isolation Forest, LSTM, Transformer-basierte Anomalie-Erkennung) das Normalverhalten und schlagen vor dem Ausfall Alarm. Kombiniert mit einer Wartungs-Workflow-Engine (n8n, SAP PM) lassen sich Stillstandszeiten um 30–50% reduzieren. Voraussetzung: durchgängige Sensor-Telemetrie und ein historisches Failure-Log.
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