Durch Nutzung von Deep Machine Learning erreichen Sie eine deutliche Kostenoptimierung, besserer OEE, Energieeinsparungen, weniger Anlagen-Ausfälle und vieles mehr. Doch wie geht man am besten vor? Das zeigt eine Studie aus dem Jahr 2020 - beginnend mit der Identifizierung der Real-Time Produktionsdaten als Basis für Transparenz und Effizienz.

Produktionsleiter, Datenanalysten, Digitalisierungs-Manager und Werksleiter freuen sich über vertiefte operativen Einblicke. Ebenso lassen sich nun erweiterte Analysen, maschinelles Lernen und KI-Plattformen nutzen. Mit maschineller Intelligenz können Modelle erstellt werden, die Korrelationen aufzeigen, welche sonst schlichtweg unsichtbar sind.

Erfahren Sie im Whitepaper mehr darüber:

• Welches sind die Herausforderungen in der Produktion und die  Möglichkeiten von Deep Machine Analytics

• Visualisierung - der Anfang

• "der Geist in der Maschine" ist die Datenstruktur

• Wie sie Real-Time Data, OEE und viel mehr aus dem Silo befreien

• Welche Bereiche von der erweiterten Analysen wie profitieren

• Praxisbeispiele von Sandvik Coromant und Kellogg´s

• Empfehlungen - das ist zu tun