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Optimierte Daten durch intelligente Data Fusion und Data Augmentation

TietoEVRY-Expertenteam schöpft mithilfe von Advanced Analytics und KI das volle Potential aus Daten und ermöglicht produzierenden Unternehmen optimierte Analyse-Performance

Arnold Präsent

Topic Owner Data Driven Business

Die Herausforderung

In einem Produktionsprozess liefern Sensoren Messwerte mit unterschiedlicher Auflösung und Genauigkeit. Dabei ist es üblich, dass unterschiedliche Messungen mit redundanten Informationen installiert werden, sodass die Informationsabdeckung dichter wird, um eine Zielgröße zu beschreiben. Aufgrund von unterschiedlichen Messprinzipien unterliegt jede Messung spezifischen Abweichungen. Die Aufgabe war, eine bestmögliche Basis aus Einzelsignalen zu erstellen, die für die weitere Verwendung zur Datenanalyse im Produktionsprozess herangezogen werden kann.

Die Lösung

TietoEVRY ermöglichte unter Betrachtung der Auflösung und Genauigkeit von Sensor-Messwerten ein erweitertes, besseres Signal. Dies geschah mittels Datenfusionierung. Das Ergebnis ist qualitativ hochwertiger als zuvor, da die positiven Aspekte bei jeder Messung verstärkt berücksichtigt werden. Dies geschieht über mathematische Berechnungs- und Bewertungsmodelle, die speziell für den Anwendungsfall erstellt wurden. Tieto konnte dabei auf eine breite Knowledge- und Erfahrungsbasis zurückgreifen.

Über den Kunden

Dies findet in jeder Branche Anwendung, in der teilweise redundante Signale mit verschiedenen Eigenschaften vorhanden sind bzw. eine Zielgröße beschreiben. Dabei kann die Analyse sowohl auf Zeitreihen-Daten, als auch auf diskontinuierliche Daten angewendet werden. Die Analyse verbessert die Performance von Prozessanalysen für produzierende Unternehmen.

Bereitstellung von verbesserter Datenqualität für weitere Verwendung in der Analytik, bei AI-Ansätzen und der gesamten Digitalisierung.

Optimierte Datenqualität

Bereitstellung von verbesserter Datenqualität für weitere Verwendung in der Analytik, bei AI-Ansätzen und der gesamten Digitalisierung.

Durch die verbesserte Datenqualität können genauere Vorhersagen durchgeführt und Entscheidungen getroffen werden, die mittels Einzelsignalen nicht möglich gewesen wären.

Erhöhte Präzision

Durch die verbesserte Datenqualität können genauere Vorhersagen durchgeführt und Entscheidungen getroffen werden, die mittels Einzelsignalen nicht möglich gewesen wären.

Die Anwendung von Data Augmentation kann eine diskrete manuelle Messung durch ein kontinuierlich berechnetes Messsignal ergänzen.

Entlastung des Personals

Die Anwendung von Data Augmentation kann eine diskrete manuelle Messung durch ein kontinuierlich berechnetes Messsignal ergänzen.

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