Predictive Analytics

Am AIT verwenden wir historische Daten, statistische Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Die historischen Daten werden verwendet, um ein mathematisches Modell zu erstellen, das wichtige Trends erfasst. Unser Ziel ist es, nicht nur zu wissen, was in der Vergangenheit passiert ist, sondern auch eine bestmögliche Einschätzung dessen zu geben, was in Zukunft passieren wird. Wir können dann Maßnahmen vorschlagen, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Predictive Analytics ist daher ein leistungsstarkes Instrument zur Aufdeckung von Betrug, zur Vorhersage des Kundenverhaltens, zur Verbesserung der Abläufe und zur Risikominderung.

Predictive Maintenance

Vorausschauende Instandhaltung ist ein ganzheitlicher Ansatz zur Überwachung der Historie und des Zustands von Industrieanlagen, um festzustellen, wann Wartungsmaßnahmen durchgeführt werden sollten. AIT trainiert und wendet Machine-Learning-Modelle an, um Verschlechterungen von Maschinen oder Maschinenteilen zu erkennen und zukünftige Ausfälle vorherzusagen. Dies liefert eine fundierte Grundlage für proaktive Entscheidungen bei der Wartungsplanung und kann so die Kosten im Zusammenhang mit unerwarteten Maschinenausfällen reduzieren. So kann beispielsweise die Wartung vorgezogen oder zusätzliche Ressourcen angefordert werden. Eine zusätzliche Kostenersparnis ergibt sich, wenn die Wartung von Maschinen in einem gesunden Zustand vermieden wird.