• Home
  • Programma – replays 2020
  • Deelnemers
  • Nieuws
  • Partners
  • Historie
    • Online programma 2020
    • Programma 2019
    • Exposanten 2019
    • Programma 2018
    • Programma 2017
    • Programma 2016
    • Programma 2015
    • Exposanten 2015
    • Programma 2014
    • Exposanten 2014
  • Account
    • Login
  • Login
  • Zoeken

Machinebouw event

Met AML (Automated Machine Learning) predictive maintenance voor je machine ontwikkelen

Een dure databerg is zo verzameld. Bij IIoT hoort dan ook de eerste vraag te zijn: wat wil ik bereiken? Efficiëntere machines met meer of een kwalitatief hogere output? Minder stilstand? Een nieuw verdienmodel waarbij ik de output van mijn machine als een dienst aanbied? Pas als je dit helder voor ogen hebt, wordt het zinvol om invulling te geven aan bijvoorbeeld predictive maintenance (voorspellend onderhoud).

Men kan via een intuïtieve interface data verrijken door bijvoorbeeld anomalieën in te voeren. Vaak weten machinebouwers zelf het beste wanneer en hoeveel een temperatuur of druk afwijkt van de norm, of welk trilling verloop duidt op welk type slijtage. Hoe meer datapunten worden verrijkt, des te hoger worden de waarschijnlijkheidspercentage van de verschillende algoritmes.

Tijdens deze lezing zal dit uitgelegd worden aan de hand van een praktijkcase.

Weidmüller Benelux B.V. – Marcel Tuit

Terug naar het programma

Meest recente berichten

  • Rechtstreeks bestellen bij Technische Unie Industrie vanuit uw ERP-pakket 16 november 2020
  • Elektrisch geleidend kunststof voor behuizingen 24 september 2020
  • Nieuwe medische 500 en 650W AC-DC voeding 17 september 2020
  • Programmeerbare 600W voeding voor Lab toepassingen 15 september 2020

Contact FHI

Petra Kortenoeven:
tel. +31 (0) 33 465 75 07 petra@fhi.nl
Disclaimer       Privacy FHI       Cookies

Copyright © 2021 · Onderdeel van FHI ·