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Christian Krug에서 제공하는 콘텐츠입니다. 에피소드, 그래픽, 팟캐스트 설명을 포함한 모든 팟캐스트 콘텐츠는 Christian Krug 또는 해당 팟캐스트 플랫폼 파트너가 직접 업로드하고 제공합니다. 누군가가 귀하의 허락 없이 귀하의 저작물을 사용하고 있다고 생각되는 경우 여기에 설명된 절차를 따르실 수 있습니다 https://ko.player.fm/legal.
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Predictive Maintenance – Wie die Gleise effizient in Schuss bleiben | Markus Thäter

33:54
 
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Christian Krug에서 제공하는 콘텐츠입니다. 에피소드, 그래픽, 팟캐스트 설명을 포함한 모든 팟캐스트 콘텐츠는 Christian Krug 또는 해당 팟캐스트 플랫폼 파트너가 직접 업로드하고 제공합니다. 누군가가 귀하의 허락 없이 귀하의 저작물을 사용하고 있다고 생각되는 경우 여기에 설명된 절차를 따르실 수 있습니다 https://ko.player.fm/legal.

Was verbirgt sich hinter dem Buzzword „Predictive Maintence“? Und vor allem wie kann ich das gewinnbringend einsetzen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Markus Thäter, Product Owner Data Analytics bei der DB Netz AG.

Wartungsarbeiten kosten Zeit und Geld. Sie sind aber notwendig, denn sonst drohen Ausfälle die noch teurer sein können. Durch entstehende Schäden oder weil ungeplante Wartungen noch mehr Aufwand verursachen.

Wenn ich jetzt aber diese potentiellen Ausfälle durch geschickte Auswertung von Daten vorhersagen kann, dann kann ich meine Wartungsintervalle besser planen und anpassen. Was heißt ich spare Zeit und Geld.

Aber warum ist das in der Realität so schwer umzusetzen? Liegt es an den fehlenden Daten?

Und was wiegt schwerer: Ein Ausfall der nicht vorhergesagt wurde oder eine unnötige Wartung weil das Teil nicht ausgefallen wäre.

Am Beispiel von Schiene und Weiche zeigt Markus bildhaft auf worauf es ankommt, wo die Stolpersteine liegen und wann sich eine predictive Maintenance lohnen kann.

▬▬▬▬▬▬ Profile: ▬▬▬▬

Zum LinkedIn-Profil von Markus: https://www.linkedin.com/in/markus-thaeter-math/

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Unf*ck Your Data auf Linkedin: https://www.linkedin.com/company/unfck-your-data

▬▬▬▬▬▬ Buchempfehlung: ▬▬▬▬

Buchempfehlung von Markus: Steven King – Der Dunkle Turm

Alle Empfehlungen in Melenas Bücherladen: https://gunzenhausen.buchhandlung.de/unfuckyourdata

▬▬▬▬▬▬ Hier findest Du Unf*ck Your Data: ▬▬▬▬

Zum Podcast auf Spotify: https://open.spotify.com/show/6Ow7ySMbgnir27etMYkpxT?si=dc0fd2b3c6454bfa

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▬▬▬▬▬▬ Kontakt: ▬▬▬▬

E-Mail: christian@uyd-podcast.com

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Wenn ich jetzt aber diese potentiellen Ausfälle durch geschickte Auswertung von Daten vorhersagen kann, dann kann ich meine Wartungsintervalle besser planen und anpassen. Was heißt ich spare Zeit und Geld.

Aber warum ist das in der Realität so schwer umzusetzen? Liegt es an den fehlenden Daten?

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