Ihre FMEA weiß, was ausfallen kann. Ihre Sensordaten wissen, was gerade passiert. In den meisten Betrieben reden diese beiden Quellen nicht miteinander. Der Workshop führt das dokumentierte Expertenwissen und die Betriebsdaten zusammen und macht aus Risikoprioritäten messbare Frühwarnsignale. Am Ende steht kein Modell, sondern eine belastbare Aussage darüber, welche Ausfallarten sich datengetrieben überhaupt früh erkennen lassen.
Der Workshop ist als Discovery angelegt: Er verbindet das Expertenwissen aus Ihrer FMEA mit den Betriebsdaten, die im Prozess ohnehin anfallen, und liefert am Ende Entscheidungsgrundlagen für ein Früherkennungsprojekt. Ein Prototyp, den danach niemand betreiben kann, ist bewusst nicht das Ziel.
Er richtet sich an Qualitäts-, FMEA-, Instandhaltungs- und Reliability-Teams in produzierenden Unternehmen und trägt am meisten, wenn gepflegte FMEAs und Prozess- oder Zustandsdaten vorliegen. Beides muss nicht vollständig sein, lückenhafte Daten sind ein normaler Ausgangspunkt. KI-Vorerfahrung ist nicht nötig. Nötig sind der Zugang zu den Fachexperten, die die FMEA pflegen, und ein realistisches Bild der Datenlage.
Alle Formate: Deutsch & Englisch.
Alle Preise verstehen sich netto zzgl. gesetzlicher Umsatzsteuer. Das Angebot richtet sich ausschließlich an Unternehmer im Sinne des § 14 BGB.
Dr.-Ing. Grigory Devadze. Ich arbeite seit Jahren an Prognosen aus Sensordaten, in Forschungsvorhaben und in Industrieprojekten.
Schulungen & Projekte u. a. für Siemens AG und SRH Hochschule Berlin. Die Prognose-Methodik ist in mehrjährigen Forschungsvorhaben entstanden: Research-Case Predictive Analytics.
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Nein. Nötig sind eine gepflegte FMEA, Zugang zu den Fachexperten und ein Bild der Datenlage. Alles Weitere entsteht im Workshop.
Dann sagt der Datencheck genau das, mit konkreten Hinweisen, was zusätzlich zu erfassen wäre und in welcher Auflösung. Auch das ist ein Ergebnis: es verhindert ein Projekt, das nichts finden kann.
Nein, es fokussiert sie. Statt zu modellieren, wofür zufällig Sensorik vorhanden ist, priorisiert Ihr FMEA-Wissen, welche Ausfallarten Überwachung verdienen.
Wenn Ihre Freigabe das erlaubt, ja. Andernfalls mit synthetischen Daten, die dieselben Effekte enthalten. Die Methodik ändert sich dadurch nicht.
Nein, und das ist Absicht. Sie bekommen die Entscheidungsgrundlage, ob und wie ein Modell gebaut werden sollte. Ein im Workshop zusammengestecktes Modell würde den Betrieb nicht überleben.
Beleg für die Prognose-Methodik: Predictive Analytics in der Landwirtschaft · Auch relevant für Engineering-Teams: Physics-Informed AI Schulung · Datenplattform insgesamt ungeklärt: Data-to-AI Readiness Assessment
Kurzes Vorgespräch zu FMEA-Stand, Datenlage und Zielanlagen, danach ein konkretes Angebot mit Workshop-Agenda.
Dr.-Ing. Grigory