English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Zendy Plus

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Zendy Tools

Zendy Open

Datengetriebene Modelle zur Analyse von Produktionssystemen gewinnen in der Industrie an Bedeutung. Wesentliche Vorteile bei ihrem Einsatz sind, dass die Erzeugung sogenannter Digitaler Schatten nur auf gemessenen Sensordaten basiert und bestehende Datenschnittstellen und Analyseverfahren für Vorhersagen genutzt werden können. Datengetriebene Ansätze stoßen jedoch an Grenzen, da sie lediglich aus vergangenen Ereignissen Trends extrapolieren. Es fehlen häufig relevante Daten zu Ausfallszenarien, die bis dato real nicht aufgetreten sind. Somit entsteht ein Bedarf für sogenannte Digitale Zwillinge zu Analysezwecken, welche datengetriebene und physikbasierte Modelle zusammenführen, um repräsentative prädiktive Aussagen, wie die Restnutzungsdauer von Maschinenkomponenten zu ermöglichen. Im EU-geförderten Projekt Z-BRE4K werden Ansätze zur Harmonisierung datengetriebener und physikbasierter Modelle für die vorausschauende Instandhaltung gemeinsam mit Industrieanwendern erforscht, entwickelt und erprobt, welche im Rahmen dieses Beitrags vorgestellt werden.

zeitschrift für wirtschaftlichen fabrikbetrieb

Vorausschauende Instandhaltung – Wenn der Digitale Schatten an seine Grenzen stößt: Harmonisierung datengetriebener und physikbasierter Modelle für die vorausschauende Instandhaltung