Predictive Maintenance auf Azure für Fertiger: Was Sie wirklich brauchen, bevor das Modell kommt

Predictive Maintenance auf Azure lohnt sich nur dann, wenn eine Warnung früh genug eintrifft, damit Ihr Team handeln kann. In dieser Folge der iFAKT-Serie beginnen wir bei der Instandhaltungsentscheidung und arbeiten uns rückwärts zu den Nachweisen, Daten und Prozessen vor, die Sie benötigen, bevor Sie auf Azure ein Modell auswählen.

Wir begleiten ein hypothetisches Asset vom Sensorwert bis zum freigegebenen Arbeitsauftrag und stellen die Fragen, die bei vielen Projekten übersehen werden: Welche Maßnahme soll eine Warnung auslösen? Wie vielen Vorlauf benötigen Ersatzteile, Genehmigungen, Freischaltung und Produktionsplanung tatsächlich? Kann der Fehler früh genug Hinweise liefern, um den Plan zu verändern?

Sie erfahren, wie Sie zuerst die Instandhaltungsentscheidung definieren, Vorbereitungszeit von der eigentlichen Reparaturzeit trennen, beurteilen, ob ein Fehlersignal verwertbar ist, und wie Sie Azure-Daten und Machine Learning mit dem Instandhaltungsprozess verbinden, den Ihre Techniker bereits befolgen.

Für wen die Folge gedacht ist: Instandhaltungsleiter, Zuverlässigkeitsingenieure, Werks- und Produktionsverantwortliche, OT- und IT-Architekten sowie Datenteams, die Predictive Maintenance, Zustandsüberwachung und industrielle KI mit Microsoft Azure in der Fertigung planen.

Das vollständige Transkript finden Sie über den Transkriptlink.

Unterstützen Sie diesen Podcast: https://www.spreaker.com/podcast/m365-fm-microsoft-365-azure-cloud-power-platform-ai--6704921/support.

Diese Folge enthält KI-generierte Inhalte.