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  3. Interpretable Anomaly Detection in Time Series Interpretable Anomaly Detection in Time Series

Interpretable Anomaly Detection in Time Series

Um einerseits den besten und anderseits einen möglichst effizienten Service bieten zu können, möchte Thermoplan ein Modell entwickeln, um den «Gesundheitszustand» einer Maschine einschätzen zu können.

Kurzinformation

Status:

Abgeschlossen

Zeitraum:

20.02.2023 - 01.07.2023

In der Übersicht

Um einerseits den besten und anderseits einen möglichst effizienten Service bieten zu können, möchte Thermoplan ein Modell entwickeln, um den «Gesundheitszustand» einer Maschine einschätzen zu können. Die Clouddaten mit umfassenden Informationen der aktiven Maschinen bieten eine Plattform, um laufend den Zustand aller aktiven Geräte zu überwachen. Das hilft dem Endkunden damit die Maschine nicht unerwartet ausfällt und hilft Thermoplan Ressourcen besser zu allozieren.

Wie kann der «Gesundheitszustand» definiert werden?  Wie kann der Zustand ermittelt werden?  Wie zuverlässig ist eine Aussage über den Zustand  Was sind die Einflussfaktoren, die ausschlaggebend für den Zustand der Kaffeemaschine sind?

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Fakten

Projektart

Forschung

Beteiligte interne Organisationen
  • Algorithmic Business F&E
Finanzierung
  • Andere interne Finanzierung
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Beteiligte Personen intern

Projektleiter/in
  • Mirko Birbaumer
Projektmitarbeiter/in
  • Cedric Vogt

Kurzinformation

Status:

Abgeschlossen

Zeitraum:

20.02.2023 - 01.07.2023

Projektleitung

Prof. Dr. Mirko Birbaumer

Professor

+41 41 349 33 40

E-Mail anzeigen

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