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Predictive Maintenance im IIoT > Predictive Maintenance im IIoT > Flashcards

Predictive Maintenance im IIoT Flashcards

1
Q

Wie funktioniert Machine Learning?

A

Machine Learning basiert auf mathematischen Algorithmen, die es einem System ermöglichen, Muster und Gesetzmäßigkeiten zu erkennen und die eigenen Parameter mit den gewonnenen Erkenntnissen anzupassen.

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2
Q

Was sind wichtige Einsatzgebiete maschinellen Lernens?

A
  • Fehlerquellen erkennen
  • Prozesse verbessern
  • Prognosen erstellen
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3
Q

Welche Rolle spielen IoT-Plattformen in Bezug zu Machine Learning?

A
  • Plattformen (IoT) dienen als Bindeglied, um von Sensoren gelieferte Betriebs- und Produktionsdaten für Machine Learning zu verwenden
  • können die Ergebnisse bei der Optimierung von Prozessen durch ML messen
  • Erhöhung der Verfügbarkeit und Produktivität von Maschinen
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4
Q

Sind einfache oder komplexe Lernalgorithmen in der IIoT Praxis zu bevorzugen?

A

Die Praxis des IoT zeigt, dass relativ einfache Lernalgorithmen oft viel schneller zum Erfolg führen als komplexe

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5
Q

Welche Faktoren müssen bei der Wahl einer Plattform und eines ML Algorithmus berücksichtigt werden?

A
  • Art und Umfang der gesammelten Daten
  • das angestrebte Ergebnis
  • Ort der Datenverarbeitung (Edge vs. Cloud)
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6
Q

Wie viel Prozent und Art der beruflichen Aktivitäten in Deutschland werden nach Angaben des Beratungsunternehmens PricewaterhouseCoopers bis 2030 automatisiert?

A

Bis 2030 können 35 Prozent der beruflichen Aktivitäten in Deutschland automatisiert werden

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7
Q

Welche Branchen sind nach PricewaterhouseCoopers am stärksten von der Automatisierung betroffen?

A
  • Transport
  • Logistik
  • Produktion
  • Vertrieb
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8
Q

Warum wird KI für die Industrie immer wichtiger?

A

Weil die Anwendungsbereiche zunehmend mehr Zusammenarbeit und Interaktion zwischen Mensch und Maschine erfordern

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9
Q

Was ist ein Beispiel für ein herausragendes Anwendungsfeld für maschinelles Lernen?

A

Predictive Maintenance

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10
Q

Wie funktioniert Predictive Maintenance?

A
  • die Betriebs- und Produktionsdaten werden über Sensoren in einer IoT-Plattform bereitgestellt
  • ML-Algorithmen sagen auf Basis der Daten vorher, wann ein kritischer Maschinenzustand erreicht wird
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11
Q

Welche Vorteile bringt Predictive Maintenance?

A
  • kritische Maschinenzustände genauer vorhersagen
  • Wartungen passgenau durchführen
  • Wartungskosten senken
  • Ausfallzeiten reduzieren
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12
Q

Welchen Algorithmus verwendet der Roboterhersteller KUKA?

A

KUKA implementiert die Prognosemethode “Generalized Additive Model”, die für Roboter funktioniert und voraussagt, wann die nächste Wartung fällig ist

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13
Q

Worum geht es beim maschinellen Lernen in der aktuellen Phase der Marktentwicklung?

A

Der Algorithmus versucht, durch Analyse konkreter Daten allgemeingültige Muster/Gesetzmäßigkeiten abzuleiten (Induktive Analytik)

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14
Q

Welche Art des Lernens wird über künstliche neuronale Netzwerke durchgeführt?

A

Deep Learning

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15
Q

Wie funktionieren künstliche neuronale Netzwerke?

A

Daten lesen, Prognosen treffen, sich selbst anhand der Info optimieren, ob die Prognose richtig war

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16
Q

Was sind Beispiele für einfache Lernalgorithmen?

A
  • Lineare Regression

- SVM (Support Vector Machine)

17
Q

Was sind Beispiele für komplexe Lernalgorithmen?

A
  • Gaußsche Mischverteilung (Gaussian Mixture Model)

- k-Means

18
Q

Was ist die Regressionsanalyse?

A

Die Regressionsanalyse basiert auf der Idee einer linearen Funktion (Regressionsgerade), die den y-Wert bei gegebem x-Wert möglichst genau abbildet

19
Q

Was ist der dreistufige ML-Ansatz für Predictive Maintenance?

A
  • Erfassen der Daten der jeweiligen Komponenten.
  • Im zweiten Schritt Wissen gewinnen und das Expertenwissen in eine Regelengine umsetzen.
  • Vorhersagen der Wartung mit statistischen Methoden oder mit einfachen bis komplexen ML-Algorithmen.
20
Q

Was ist eine Regelmaschine?

A

Ein Regelmodul ist ein Framework, das Regeln automatisch verwaltet, z. B. bei Schwellenwertüberschreitungen, um einen Alarm auszulösen

21
Q

Wie können Unternehmen am schnellsten Know-how aufbauen und verwertbare Ergebnisse erzielen?

A

mit einfachen Algorithmen beginnen

22
Q

Wie erfolgt die Erkennung von Anomalien?

A

mit T-Tests (statistische Analyse) und Support Vector Machines (Machine Learning)

23
Q

Was ist ein KNN-Algorithmus?

A

KNN (K Nearest Neighbours) ist der bekannteste ML-Algorithmus und beschreibt ein Klassifizierungsverfahren, bei dem die Anzahl der “Nachbarn” (k) für die Wahrscheinlichkeitsberechnung berücksichtigt wird

24
Q

Zusammenfassender Tipp an Leads für die Verwendung künstlicher Intelligenz im Kontext von IoT-Plattformen?

A
  • Denken Sie groß
  • fangen Sie klein an
  • Einfache Algorithmen führen oft schneller zum Erfolg als komplexe
  • Gleichzeitig sollte eine IoT-Plattform gewählt werden, die auch die Ausbaustufen handlen kann

Predictive Maintenance im IIoT (1 decks)

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