Plattform Übersicht
Das Yalantis Predictive ML-Modell – basierend auf maschinellen Lernalgorithmen – ist anpassbar und einfach zu integrieren. Es konzentriert sich auf die Unterstützung von Unternehmen bei der schnellen und effizienten Datenverarbeitung, ermöglicht die Vorhersageanalytik und erleichtert die Instandhaltung von Industrieanlagen in verschiedenen Branchen. Es unterstützt vor allem die Optimierung des Energieverbrauchs, kann jedoch problemlos an andere geschäftliche Anforderungen angepasst werden. Das Modell kann eigenständig eingesetzt werden oder in größere Systeme integriert werden, die bereits von Unternehmen zur Überwachung des Energieverbrauchs von Industrieanlagen oder über die gesamte Anlagefläche genutzt werden.
Common challenges adressiert durch den Yalantis Predictive ML-Modell
Aufbauend auf unserer Erfahrung mit IoT-Lösungen in verschiedenen Branchen wissen wir, dass die Implementierung einer datengetriebenen Umgebung für die Überwachung und Steuerung des Energieverbrauchs einen mehrstufigen Prozess mit dem Umgang mit IoT-Daten erfordert. Dazu gehören die Bereitstellung verschiedener Verfahren zur Erhebung, Vorverarbeitung, Verarbeitung, Speicherung, Analyse und Visualisierung von Energieverbrauchsinformationen – ganz zu schweigen von der Notwendigkeit, alles in Echtzeit durchzuführen. Entscheidungen auf der Grundlage dieser Daten müssen relevant und begründet sein. Leider stellt dieser Prozess Unternehmen jedoch vor folgende Herausforderungen:
- Ein umständlicher Prozess, um die Kontrolle über komplizierte energieverbrauchende Systeme zu erlangen
- Unfähigkeit, die regelmäßige Wartung, Aktualisierungen und Fernbehebung von Problemen an industriellen Anlagen präzise zu planen, um eine gleichbleibende Funktionsfähigkeit zu gewährleisten
- Unoptimale Energieerzeugung und -verteilung aufgrund der Unfähigkeit, datengestützte Entscheidungen zu treffen
- Technische Unfähigkeit, wichtige Informationen über den übermäßigen Energieverbrauch rechtzeitig zu erhalten und ein Problem zu lokalisieren
- Mangel an einer ordnungsgemäßen Prognose des Energieverbrauchs, was zu ungenauen Budgetplanung und -zuweisungen führt
- Unfähigkeit, Chancen für Lastmanagementprogramme und das Ausgleichssystem zu identifizieren
- Mangelnde Sichtbarkeit des Energieverbrauchs in industriellen Prozessen, die eine predictive Analytics verhindern
Vorteile des Yalantis Predictive ML-Modells
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01
Optimierte Ressourceneinsatz. Das Yalantis Predictive ML-Modell zielt darauf ab, den Energieverbrauch zu optimieren, indem es Echtzeitdaten aus IoT-Geräten analysiert, die in Gebäuden und Anlagen installiert sind.
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Verringerter Ausfallzeit und verbesserte Gesamtbetriebseffizienz. Durch die Analyse von Echtzeitdaten innerhalb von Sekunden kann das Modell Anomalien im Energieverbrauch leicht erkennen und Administratoren umgehend benachrichtigen. Dies ermöglicht eine zeitgerechte Reaktion auf Warnmeldungen und hilft dabei, Ausfallzeiten zu vermeiden.
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03
70% vereinfachte Datenverarbeitung und -analysefunktionen werden durch das Daten-Trainingsmodell ermöglicht. Das Yalantis Predictive ML-Modell unterstützt die Verarbeitung von Gigabyte an Daten aus verschiedenen Quellen, wie Sensoren, Anwendungen oder anderen Datengenerierungssystemen. Das ML-Modell ermöglicht eine schnelle Datenanalyse und die Erkennung von Anomalien und ermöglicht es Nutzern, Datenbasierte Entscheidungen sofort zu treffen.
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04
Verringerte Wartungskosten. Die Anomalieerkennung mithilfe des Yalantis Predictive ML-Modells ermöglicht es Unternehmen, gefährliche oder abnormales Geräte- oder Systemverhalten sofort zu erkennen. Manager und Administratoren können dann Probleme lokalisieren und beheben, bevor sie andere Teile des Systems beeinträchtigen. Dies führt zu reduzierten Instandhaltungskosten, da Unternehmen nur bestimmte Bereiche reparieren müssen, anstatt das gesamte System.
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Genaues Lasten-Vorhersagen. Maschinelle Lernmodelle können historische Daten analysieren, um zukünftige Lastmuster vorherzusagen, sodass Versorgungsunternehmen die Ressourcenproduktion und -verteilung optimieren können.
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Erweiterte Risikominderung. Das ML-Modell, das in der Lage ist, große Datenmengen in kürzester Zeit zu verarbeiten, hilft dabei, potenzielle Risiken und Unsicherheiten zu erkennen und reduziert so die Wahrscheinlichkeit schwerwiegender Probleme und Diskrepanzen in der Arbeit erheblich.
Funktionalität Die Bereitstellung und Beschleunigung fortschrittlicher Prozesse durch IoT-Daten
Das Yalantis Predictive ML-Modell bietet die folgenden Funktionen:
- Prognose des Energieverbrauchs. Das Modell ermöglicht die vorausschauende Instandhaltung bei der Energieverbrauchsanalyse, indem es Echtzeitdaten aus IoT-Sensoren verarbeitet. ML-Algorithmen analysieren die verfügbaren Informationen, identifizieren Trends und Muster und generieren Prognosen zur zukünftigen Verbrauchsentwicklung.
- Anomalieerkennung. Das Yalantis Predictive ML-Modell wurde darauf trainiert, Energieverbrauchsanomalien zu erkennen. Damit kann es alle Anomalien im Zusammenhang mit dem normalen Betrieb des Systems erkennen. Dies können kritische Ereignisse wie technische Probleme oder potenzielle Störungen der Gerätefunktionalität sein.
- Benachrichtigungszentrum. Wenn Algorithmen eine Anomalie im Energieverbrauch erkennen, werden Manager und Administratoren von dem System darüber benachrichtigt, damit sie Entscheidungen bezüglich der weiteren Gerätebetreuung treffen können.
- Fortgeschrittenes Datenanalyse und -interpretation. Das ML-Modell kann komplexe Muster und Zusammenhänge erkennen, die für Menschen möglicherweise schwer zu erkennen sind. In Bezug auf die Dateninterpretation ist das Yalantis Predictive ML-Modell in der Lage, Daten in aussagekräftige Erkenntnisse zusammenzufassen. Zum Beispiel kann es Zusammenfassungen erstellen oder wichtige Trends hervorheben.
- Integration mit dem Yalantis IoT Accelerator für eine anspruchsvolle Datenvisualisierung. Das Yalantis Predictive ML-Modell wurde so konzipiert, dass es einfach mit dem Yalantis IoT Accelerator und anderen von Unternehmen genutzten Systemen integriert werden kann. Dies ermöglicht die umfassende Datenvisualisierung in Form von Dashboards und umfassenden Berichten.
Maschinelles Lernen und Algorithmen
- Anzahl der generierten Features für das trainierte Modell: 75
- Modellalgorithmus für die Prognose: XRBoost
- Methoden zur Anomalieerkennung: Lokaler Ausreißerfaktor (LOF); statische Methode basierend auf der Wahrscheinlichkeit, eine Energieverbrauchswertung zu erreichen (0,995-Prozentsatz)
Schauen Sie sich dieses Video an, um zu sehen, wie das Produkt funktioniert:
Systemarchitektur
Anwendungsfälle Das Yalantis Predictive ML-Modell sollte integraler Bestandteil Ihrer IoT-Lösung sein.
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Anomalieerkennung mit ML und Vorwarnung vor möglichen Vorfällen Dadurch, dass sie schnell repariert werden können, werden die Instandhaltungskosten für industrielle Anlagen reduziert.
