Edge Analytics im Predictive Maintenance - Ünal, Amine
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Die vorliegende Arbeit untersucht die Optimierung der Informationsverarbeitung durch Edge Analytics im Umfeld des Predictive Maintenance. Dazu wurde ein Edge Analytics Prototyp konzipiert, implementiert und getestet. Es wurden die Anforderungen im Predictive Maintenance durch eine Befragung analysiert und ermittelt. Die Ergebnisse der Befragung waren die Grundlage zur Konzeption des Prototyps und zur Auswahl der Entwicklungsumgebung. Der Prototyp wurde mit einem Algorithmus implementiert, der ein Predictive Maintenance Modell auf Telemetriedaten anwendet. Durch die Testergebnisse konnte ein…mehr

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Produktbeschreibung
Die vorliegende Arbeit untersucht die Optimierung der Informationsverarbeitung durch Edge Analytics im Umfeld des Predictive Maintenance. Dazu wurde ein Edge Analytics Prototyp konzipiert, implementiert und getestet. Es wurden die Anforderungen im Predictive Maintenance durch eine Befragung analysiert und ermittelt. Die Ergebnisse der Befragung waren die Grundlage zur Konzeption des Prototyps und zur Auswahl der Entwicklungsumgebung. Der Prototyp wurde mit einem Algorithmus implementiert, der ein Predictive Maintenance Modell auf Telemetriedaten anwendet. Durch die Testergebnisse konnte ein direkter Vergleich zu einer klassischen Predictive Maintenance Applikation gezogen werden.
Autorenporträt
Amine Ünal, geboren im Jahre 1996, lebt und arbeitet in Berlin. Während ihres dualen Studiums an der T-Systems sammelte sie Einblicke in die aktuellen Prozesse der Unternehmen und die resultierenden Optimierungspotentiale. Das war ihre Motivation für die Untersuchung der Edge Analytics Technologie im Rahmen des Predictive Maintenance.