Anomalie-Erkennung
Analyse inkrementeller Verfahren für Industrie 4.0
DOI:
https://doi.org/10.17560/atp.v61i5.2380Schlagworte:
Anomalie, inkrementelle Verfahren, Predictive MaintenanceAbstract
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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