Anomaly detection
Analyzing incremental monitoring methods for Industrie 4.0
DOI:
https://doi.org/10.17560/atp.v61i5.2380Keywords:
anomaly, outlier, incremental detection, predictive maintenanceAbstract
The automatic detection of anomalous data sets in datastreams generated by sensors in production based processes plays an important role in the context of Industry 4.0. By early detection of anomalies, production losses are avoided and maintenance work is optimized. Methods for anomaly detection of multi-dimensional data streams are analyzed for their suitability for real-time monitoring of production processes.
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