Studienarbeit aus dem Jahr 2022 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Allgemeines, Note: 2,0, AKAD University, ehem. AKAD Fachhochschule Stuttgart, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Arbeit setzt sich mit Smart Data und neuronalen Netzen im Bereich Predictive Maintenance auseinander. Der digitale Wandel von Maschinen und Fertigungsanlagen schafft f?r die Industrie neue Optimierungspotenziale. Ein Bereich, der sich diese digitalen Informationen zu nutzen machen kann, ist die Instandhaltung. Diese sorgt durch Wartungen und Instandsetzungen von verschiedensten Fertigungsanlagen f?r einen reibungslosen Fertigungsablauf. In der Instandhaltung sorgen mangelnde Informationen ?ber den Maschinenzustand oft f?r Schwierigkeiten bei der Fehlererkennung, Fehleridentifizierung oder Fehlerlokalisierung. Dies f?hrt zu langen Maschinenausfallzeiten und entsprechend hohen Opportunit?tskosten. Abhilfe f?r dieses Problem versprechen Datenanalyseverfahren, welche Maschinenzustandsdaten ?ber Sensoren auswerten und nutzbar machen. Durch diesen Einsatz k?nnen Anomalien fr?hzeitig erkannt werden. Dadurch ist eine pr?dikative Instandhaltung, auch Predictive Maintenence genannt, m?glich. Eine Umfrage aus dem Jahr 2020 zeigt, dass sich Unternehmen aus den genannten Gr?nden f?r den Einsatz von Predictive Maintenance entscheiden.
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