Machine Learning auf Logdaten

[Bruno V. (bruno_v)]

Wir verkaufen riesige Anlagen mit tausenden von Sensoren und Aktoren und 
entsprechend großen, spezifischen Logdaten. Viele sind redundant in dem 
Sinne, dass z.B. zeitgesteuert gefahren wird, wenn sie defekt sind. 
Zudem sind immer wieder Menschen vor Ort, die korrigieren und reagieren, 
doch das meiste läuft autonom.

Wenn es tatsächlich Probleme gibt, schauen wir Entwickler in die 
Logfiles (bzw. deren Visualisierung/Playback). Das klappt ziemlich gut.

Es wäre jedoch gut, wenn wir mit den Logfiles (mehrere Anlagenjahre) 
eine KI (Machine Learning) füttern, die lernt, was "normale" 
Betriebszustände sind und "Besonderheiten" lernt. Beispiel: Wenn der 
Ablauf xy immer länger dauert, wird bald jenes Bauteil getauscht. Und im 
zweiten schritt dann die Frage: wo dauert dieser Ablauf jetzt länger?.

Wenn man sowas mittelfristig anstrebt, z.B. 5 Jahre, welche 
Tools/Techniken würde man sich heute anschauen? Welche Information würde 
man mit in die Logfiles geben (Zeitstempel hochaufgelöst und 
Sensorstatus sind enthalten, Manuelle Reparaturen müssten Stand heute 
manuell per ungefährer Zeit hinzugefügt werden)

(O.T., Da es noch keine KI-Rubrik gibt)

[Rbx (rcx)]

Du kannst auch die KIs diesbezüglich fragen, üblicherweise haben die 
darauf schon gute Hinweise drin.