Anomalie-Erkennung

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03654_2019_05_24
Analyse inkrementeller Verfahren für Industrie 4.0
Das automatisierte Erkennen von außergewöhnlichen Datenpunkten in mittels Sensoren erfassten Datenströmen (Outlier Detection, Anomalie-Erkennung) spielt für Produktionsprozesse im Kontext von Industrie 4.0 eine große Rolle. Durch ihre frühzeitige Erkennung werden Produktionsausfälle vermieden und Wartungsarbeiten optimiert. In diesem Artikel werden Verfahren zur Anomalie-Erkennung mehrdimensionaler Datenströme auf ihre Tauglichkeit für den Einsatz zur Echtzeitüberwachung von Produktionsprozessen analysiert.
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Titel Anomalie-Erkennung
Untertitel Analyse inkrementeller Verfahren für Industrie 4.0
Autoren Gabriele Gühring, Caspar Baum, Anastasia Kleschew, Hochschule Esslingen, Daniel Schmid
Erscheinungsdatum 20.05.2019
Seitenzahl 9
Format PDF
Sprache Deutsch
Beschreibung Das automatisierte Erkennen von außergewöhnlichen Datenpunkten in mittels Sensoren erfassten Datenströmen (Outlier Detection, Anomalie-Erkennung) spielt für Produktionsprozesse im Kontext von Industrie 4.0 eine große Rolle. Durch ihre frühzeitige Erkennung werden Produktionsausfälle vermieden und Wartungsarbeiten optimiert. In diesem Artikel werden Verfahren zur Anomalie-Erkennung mehrdimensionaler Datenströme auf ihre Tauglichkeit für den Einsatz zur Echtzeitüberwachung von Produktionsprozessen analysiert.
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