Produktmanager für MATLAB® und Simulink® befragten mehr als 100 Ingenieure und technische Verantwortliche für Predictive Maintenance-Anwendungen um herauszufinden, welchen gemeinsamen Herausforderungen diese Teams gegenüber stehen.
Vier Bereiche stellten sich als häufigste Hindernisse für Predictive Maintenance heraus:
- Verfügbarkeit von genügend Betriebsdaten von Maschinen und Anlagen
- Verfügbarkeit von Daten zu Ausfällen und Fehlern
- Ansätze und Methoden, um Ausfälle und Defekte vorherzusagen
- Know-how für das Erstellen von Algorithmen für Predictive Maintenance
Lesen Sie dieses White Paper, um zu erfahren, wie Sie diese Herausforderungen mit Best Practices, Beispielen aus der Praxis und einer Erläuterung des Predictive Maintenance Workflows bewältigen können.
Weitere Informationen
Sie können auch eine Website aus der folgenden Liste auswählen:
Amerika
- América Latina (Español)
- Canada (English)
- United States (English)
Europa
- Belgium (English)
- Denmark (English)
- Deutschland (Deutsch)
- España (Español)
- Finland (English)
- France (Français)
- Ireland (English)
- Italia (Italiano)
- Luxembourg (English)
- Netherlands (English)
- Norway (English)
- Österreich (Deutsch)
- Portugal (English)
- Sweden (English)
- Switzerland
- United Kingdom (English)
Asien-Pazifik
- Australia (English)
- India (English)
- New Zealand (English)
- 中国
- 日本Japanese (日本語)
- 한국Korean (한국어)