Analyse von Sensordaten
Wir machen aus Daten Möglichkeiten – mit der Hilfe von künstlicher Intelligenz – und können so die Prozesse, Produkte und Services unserer Kunden optimieren.
- Tiefere Einsichten: Muster, Trends und Anomalien identifizieren
- Wir finden Zusammenhänge und wertvolle Informationen in den Sensordaten, die für strategische oder operative Entscheidungen genutzt werden können
- Optimieren Sie Ihre Prozesse
Die professionelle Analyse von Sensordaten, wie sie von Temperatur-, Druck-, Bewegungs- und Umgebungssensoren erfasst werden, gibt Unternehmen tiefe Einblicke in versteckte Muster und Trends. Diese Daten machen es möglich, konkrete Chancen zu identifizieren und potenzielle Risiken frühzeitig zu erkennen.
Beispielsweise helfen Temperatur- und Drucksensoren dabei, Produktionsprozesse zu überwachen und präventiv einzugreifen, während Bewegungssensoren nützliche Informationen zur Optimierung von Arbeitsabläufen liefern können.
Durch die Analyse dieser Daten lassen sich fundierte, datenbasierte Entscheidungen treffen, mit denen Prozesse gezielt optimiert und die Effizienz gesteigert werden. So wird die Sensorik zum entscheidenden Instrument, um Wettbewerbsvorteile zu sichern und die betriebliche Leistungsfähigkeit zu maximieren.
Datenbereinigung
Die Analyse von Sensordaten beginnt mit der Bereinigung und Vorverarbeitung der Rohdaten. Dies beinhaltet das Entfernen von Ausreißern, die Interpolation von fehlenden Datenpunkten und die Anpassung von Einheiten, um sicherzustellen, dass die Daten konsistent und für die Analyse geeignet sind.
Feature-Extraktion
In diesem Schritt werden relevante Merkmale aus den Sensordaten extrahiert. Dies kann die Identifizierung von Mustern, Trends und statistischen Kennzahlen umfassen. Feature-Extraktion ist entscheidend, um die Datenmenge zu reduzieren und wichtige Informationen hervorzuheben.
Modellbildung und Analyse
Nach der Vorverarbeitung und Feature-Extraktion werden Modelle entwickelt und angewendet, um Einblicke aus den Sensordaten zu gewinnen. Dabei bedienen wir uns an der Anwendung von maschinellem Lernen, statistischen Analysen, um Muster, Anomalien oder Vorhersagen abzuleiten.
