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Episode 89: Predictive Maintenance beim Stahlwerk Unna
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In der neuesten Episode unseres Podcasts "Mit Schirm, Charme und Sensoren" tauchen wir tief in die Welt der Predictive Maintenance ein. Ein spannendes Thema, das zwar oft diskutiert wird, dessen praktische Umsetzung aber viele Fragen aufwirft. Wir freuen uns riesig, Sam aus dem Stahlwerk Unna und Michael von KIOTERA zu begrüßen, die uns aus erster Hand von ihren Erfahrungen mit Predictive Maintenance berichten.
Was ihr in dieser Episode erfahrt:
Sensoren im Einsatz: Findet heraus, wie Sensoren, die Vibrationen, Temperatur und Ultraschall messen, der Industrie helfen, den Zustand von Maschinen zu überwachen.
Muster und Anomalien erkennen: Lernt, wie durch diese Technologie Muster in den Daten erkannt und Anomalien identifiziert werden können, bevor sie zu größeren Problemen führen.
Präventive Empfehlungen: Entdeckt, wie auf Basis dieser Erkenntnisse präventive Maßnahmen entwickelt werden, um Effizienz zu steigern und Ausfallzeiten zu minimieren.
Wir sind gespannt auf eure Gedanken, Feedback und Themenvorschläge. Schreibt uns gerne eure Eindrücke per E-Mail an hello@kiotera.de.
96 에피소드
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In der neuesten Episode unseres Podcasts "Mit Schirm, Charme und Sensoren" tauchen wir tief in die Welt der Predictive Maintenance ein. Ein spannendes Thema, das zwar oft diskutiert wird, dessen praktische Umsetzung aber viele Fragen aufwirft. Wir freuen uns riesig, Sam aus dem Stahlwerk Unna und Michael von KIOTERA zu begrüßen, die uns aus erster Hand von ihren Erfahrungen mit Predictive Maintenance berichten.
Was ihr in dieser Episode erfahrt:
Sensoren im Einsatz: Findet heraus, wie Sensoren, die Vibrationen, Temperatur und Ultraschall messen, der Industrie helfen, den Zustand von Maschinen zu überwachen.
Muster und Anomalien erkennen: Lernt, wie durch diese Technologie Muster in den Daten erkannt und Anomalien identifiziert werden können, bevor sie zu größeren Problemen führen.
Präventive Empfehlungen: Entdeckt, wie auf Basis dieser Erkenntnisse präventive Maßnahmen entwickelt werden, um Effizienz zu steigern und Ausfallzeiten zu minimieren.
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