Entwicklung eines Verfahrens zur dezentralen Analyse elektrischer Stromprofile mittels künstlicher neuronaler Netze für die zustandsorientierte, voraussagende Instandhaltung

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Im Fokus der Arbeit steht die Schaffung einer vertikalen Datendurchgängigkeit für die dezentrale Wissensbereitstellung zur datenbasierten Entscheidungsunterstützung in der voraussagenden Instandhaltung. Hierfür wird das Lean-Data-Verfahren entwickelt und anhand dreier praxisorientierter Szenarien erfolgreich erprobt. Dieses vereint die Erfassung von Signalen, deren Aufbereitung und Analyse mittels maschineller Lernverfahren sowie die Bereitstellung dabei abgeleiteten Wissens in einem System.