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Unnötige Wartungsmaßnahmen, weil man kein Risiko eingehen möchte, ungeplante teure Ausfälle, weil die Kostenschraube zu stark angezogen wurde - beides muss nicht sein.

In diesem Video werden Möglichkeiten aufgezeigt, wie über künstliche Intelligenz im Asset Management mehr Effizienz erzielt werden kann. Ansätze sind dabei zum Beispiel über Sensorik von traditionellen Maintenance Lösungen auf Zustands- und Predictive-Maintenance zu setzen sowie die Ersatzteilvorhaltung zu optimieren.

Wenn Produktionsmaschinen durch vermeidbare Schäden stillstehen, führt dies unweigerlich zur Erhöhung der Produktionszeiten und -kosten. Die Möglichkeiten der Digitalisierung und des Industriellen Internet der Dinge (IIoT) bieten auch hier Chancen zur Optimierung für das Asset- oder Anlagen-Management. Doch erfüllt das industrielle Internet die Erwartungen, die mit Predictive Maintenance und anderen Themen gesetzt wurden, oder ist es eine Fehlgeburt wie der Kühlschrank, der selbständig Vorräte bestellt?

Im Video wird diskutiert, ob Predictive Maintenance ein Weg ist, der über kleine Zwischenstufen zum Ziel führen kann. Ausgangspunkt der Diskussion ist ein bestehendes Asset Management, das hinsichtlich der Datenqualität für analytische Themen und künstliche Intelligenz (KI) vorbereitet ist.

Im Asset Management sind verschiedene KI basierte Optimierungen möglich. Im Webinar werden Themen rund um verbesserte Ersatzteilversorgung und die Erkennung von Anomalien mit Blick auf Predictive Maintenance erörtert. Zudem wird aufgezeigt, wie Inspektionen beispielsweise von Brücken oder Stromnetzen mit Hilfe von KI ebenfalls optimiert werden.

Grundlage aller Entwicklungen sind, neben einem leistungsfähigen Asset Management, eine skalierbare und vertrauenswürdige Plattform für das Internet der Dinge, sowie eine offene Umgebung für Künstliche Intelligenz und Analytics.

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Ihre Referenten:

Rainer Hochecker Steffen Hartmaier Technical Specialist Senior IT Architect IBM IBM

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Stand vom 30.10.2020

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