Prädiktive Wartung
Ausfälle verhindern, bevor sie entstehen. Wir orchestrieren HPC-basierte Analyse-Pipelines, die Telemetriedaten in Echtzeit auswerten, um den Wartungsbedarf von Fahrzeugflotten und Produktionsanlagen präzise vorherzusagen.
KI-gestützte Zustandsüberwachung
Durch den Einsatz von AI-Clustern analysieren wir kontinuierliche Datenströme von Sensoren. Mittels GPU-Computing identifizieren unsere Modelle winzige Abweichungen von der Norm, die auf einen drohenden Komponentenverschleiß hinweisen, lange bevor ein physischer Defekt auftritt.
- Prädiktive Algorithmen für Antriebsstränge
- Echtzeit-Vibrations- und Thermoanalyse
- Reduzierung ungeplanter Stillstandzeiten
Skalierbare Telemetrie-Speicherung
Für präzise Vorhersagen sind historische Vergleichsdaten essenziell. Unsere NVMe-Storage-Systeme und Lustre/GPFS-Infrastrukturen ermöglichen den blitzschnellen Zugriff auf Jahre an Betriebsdaten, um ML-Modelle auf HPC-Umgebungen kontinuierlich zu verfeinern.
- Hochfrequentes Logging von Sensordaten
- Automatisierte Datenbereinigung und Labeling
- Nahtlose Integration in ERP-Systeme
Wartungs-Logik
Der operative Prozess zur Transformation von Sensordaten in proaktive Service-Entscheidungen.
| Phase | Aktion | Ergebnis |
|---|---|---|
| Datensammlung | Aggregation multimodaler Sensordaten über IoT-Gateways in den NVMe-Speicher. | Ganzheitliches Zustandsabbild. |
| Mustererkennung | Abgleich der Live-Daten mit Fehlermodellen auf AI-Clustern. | Frühzeitige Defekterkennung. |
| Prognose | Berechnung der Restlebensdauer (RUL) mittels GPU-Computing. | Präziser Wartungszeitpunkt. |
| Aktion | Automatisierte Auslösung von Service-Tickets durch Managed Services. | Optimale Systemverfügbarkeit. |
Maximale Verfügbarkeit durch Intelligenz
Prädiktive Wartungslösungen für die anspruchsvollsten Anforderungen der Automotive-Welt.
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