In diesem Video zeigen wir, wie wir eine Echtheit Anomalie-Detektion für die Wasserdurchflussmessgeräte der KROHNE Messtechnik GmbH entwickelt haben.
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Im Rahmen des Service-Meister Forschungsprojekts arbeitet inovex mit der KROHNE Messtechnik GmbH an verschiedenen Use Cases im Bereich Internet of Things (IoT). Ein Schwerpunkt liegt dabei auf der Erkennung von Anomalien bei Wasserdurchflussmessgeräten mithilfe von Sensordaten.
Durch eine automatisierte und echtzeitfähige Erkennung von Defekten und Fehlern in Messgeräten können Ausfälle in kritischen Infratrukturbereichen und in der industriellen Produktion minimert werden. Service Arbeiten können gezielt geplant und somit Kosten eingespart werden.
Eine nicht automatisierte Überwachung bzw. eine Überwachung des Betriebs von Messgeräten auf Basis von Schwellwerten ist aufwändig und ungenau. Die automatisierte Erfassung und Analyse von Sensormessdaten mit Algorithmen des Machine Learnings in Echtzeit ermöglicht die genaue und zeitnahe Identifikation von Fehlern während des Betriebs.
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