Data Science meets Production von Tarek Salha
Die moderne Industrie kann es sich heutzutage nicht mehr leisten, unvorhergesehene Ausfälle in ihren Produktionsketten zu haben. Steht eine kritische Maschine, dann sind auch alle nachfolgenden Prozesse betroffen. Gleichzeitig wächst aber auch die Datenmenge, die wir durch Sensoren aus diesen Maschinen erhalten. Durch die Azure Cloud können wir diese Datenschätze nutzen um nahende Ausfälle vorherzusagen und proaktiv tätig zu werden sowie ein passendes Maintenance-Fenster zu finden. Wir betrachten in dieser Session zuerst, wie man die eingehenden Maschinendaten per Stream verarbeitet. Durch Azure ML erkennt man dann sehr einfach, wenn die Prozesse einer Maschine nicht wie erwartet laufen und ein Ausfall bevorsteht. Diese Informationen nutzen wir dann in einer operationellen Anwendung, um den Benutzer zu warnen.
Auf unserem Video-Portal studios.ppedv.de findet man eine breite Basis an Informationen rund um das Thema IT.
Die Schwerpunkte bilden dabei nicht nur Microsoft-Technologien. Themen wie Visual Studio, .net, C++, C#, Angular JS und viele mehr werden von unseren professionellen Trainern detailliert erklärt.