Zeitreihe eingeben - Vorhersage oder Anomalienbewertung ausgeben - so einfach funktioniert TSAF. Sie erhalten zuverlässige Ergebnisse ohne das weitere Entwicklung oder Konfiguration notwendig sind.
Mit seiner spezifizierten Schnittstelle ist das TSAF-Modul leicht in Ihre bestehenden Workflows oder Dashboards, wie z.B. MS Power BI integrierbar.
Sparen Sie erhebliche Kosten für die Algorithmenentwicklung und den Software-Support. TSAF ist in der Praxis erprobt und bewährt.
Die Firma Hexagon hat TSAF in die Q-DAS qs-STAT Software integriert, um in der Qualitätssicherung kritische Messwerte & Prozessfähigkeiten vorherzusagen.
Überwachen Sie den zeitlichen Verlauf der KPIs Ihrer Produktionslinie(n) mit Ihrem MES- oder SPC-System. TSAF informiert Sie automatisch und direkt über Anomalien. Außerdem liefert TSAF KPI-Prognosen und zeigt Ihnen systematische Veränderungen an.
Überwachen Sie die Zustände, Ereignisse, Abläufe und Wartung Ihrer Maschinen bereits mit einer anderen Software als IconPro Apollo? Kein Problem - ergänzen Sie Ihr bestehendes System einfach mit TSAF, um Predictive Maintenance, Predictive Calibration oder Servicefunktionen in Ihrem System einzuführen.
Steigern Sie Ihre Effizienz, anstatt das Rad neu zu erfinden. TSAF ist sofort einsatzbereit und bietet vollautomatische und getestete Zeitreihenvorhersagen und -analysen in Echtzeit. Integrieren Sie TSAF als Python-Paket, Docker-Image oder Webservice in jede Software.
Was ist die Definition von Zeitreihenanalyse?
Die Zeitreihenanalyse ist eine statistische Methode zur Untersuchung von Daten, bei der Informationen über eine Variable über einen bestimmten Zeitraum gesammelt wurden. Diese Datenpunkte werden in einer chronologischen Reihenfolge gesammelt, was die Identifizierung von Mustern, Trends, Ausreißern und Beziehungen in den Daten ermöglicht. Die Zeitreihenanalyse umfasst verschiedene Techniken wie Glättung, Trendanalyse und Saisonalitätsstudien, um Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wie sich Phänomene im Laufe der Zeit entwickeln.
Wie hängen Zeitreihenanalyse und Zeitreihenvorhersage zusammen?
Bei der Zeitreihenanalyse werden Modelle entwickelt, um Daten zu verstehen und die zugrunde liegenden Ursachen zu ermitteln. Die Zeitreihenvorhersage nutzt diese Modelle, um künftige Datenpunkte vorherzusagen. Zusammen liefern sie das nötige Verständnis und die Werkzeuge, um zukünftige Ereignisse oder Trends vorherzusagen.
Was sind die Anwendungsfälle für Zeitreihenanalyse und Zeitreihenvorhersage?
Zeitreihenanalyse und Zeitreihenvorhersage sind in der Produktion und Qualitätssicherung von entscheidender Bedeutung. Sie ermöglichen die Echtzeitüberwachung von Produktionsprozessen, die Vorhersage von Wartungsbedarf und die Erkennung von Anomalien. In der Qualitätssicherung können sie zur Überwachung der Produktqualität und zur Vorhersage von Qualitätsproblemen eingesetzt werden. So können Unternehmen proaktiv handeln, um Ausfallzeiten zu minimieren und die Produktqualität zu verbessern.
Können Zeitreihenanalyse und Zeitreihenvorhersage automatisiert werden?
Ja, die Auswertung von Zeitreihen kann teilweise automatisiert werden. Moderne Datenanalysetools und Softwareplattformen bieten Funktionen für die automatische Vorverarbeitung von Zeitreihendaten, die Identifizierung von Ausreißern, Trends und Saisonalität sowie die Modellierung von Prognosen. Die Automatisierung kann den Analyseprozess beschleunigen und die Effizienz steigern, indem sie sich wiederholende Aufgaben automatisiert oder sogar die Echtzeitintegration der Zeitreihenauswertung in Anwendungen oder Arbeitsabläufe ermöglicht.
Testimonial Groupe PSA
IconPro wurde zu einem strategischen Partner für die Anwendung von Machine Learning auf unsere Energiemanagement-Anwendungsfälle.
Mit Hilfe von IconPro TSAF verarbeiten wir Energieträgerdaten aus unseren Fabriken, um Energieverschwendung zu identifizieren und Kosten zu reduzieren.