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Anomalieerkennung & Vorhersage
für Industrial Automation

USE CASE

Was ist Anomalieerkennung?

Kombinieren Sie Simulation und Echtzeitdaten, um Abweichungen frühzeitig zu erkennen und künftiges Systemverhalten vorherzusagen.

Abweichungen erkennen

Künftiges Verhalten vorhersagen

Frühzeitig reagieren

Auswirkungen von Anomaly Detection & Prediction

Künftige Entwicklungen sichtbar

Trends werden berechnet und frühzeitig erkannt.

Abweichungen erkannt

Lücken zwischen realem und simuliertem Verhalten werden zu kontinuierlichen Erkenntnissen.

Entscheidungen vor Problemen

Teams können proaktiv statt reaktiv handeln.

Kontextbasierte Priorisierung

Anomalien werden nach betrieblicher Relevanz eingestuft.

So funktioniert es

Anomaly Detection für
frühzeitige Abweichungserkenntnis

Durch den Vergleich des Live-Anlagenverhaltens mit simulationbasierten Erwartungen können Teams Anomalien frühzeitig erkennen und vorhersagen, wie sich das System entwickeln wird. Das schafft eine datenbasierte Grundlage für stabile, sichere und optimierte Prozesse.

Abweichung erkannt
01

Auswerten

Real & virtuell verbinden

Verknüpfen Sie Live-Datenströme mit dem Simulations-Referenzmodell.

02

Simulate

Kontinuierlich überwachen

Verfolgen Sie Prozesssignale und vergleichen Sie sie mit erwarteten Mustern.

03

Validieren

Anomalien markieren

Heben Sie Abweichungen hervor und klassifizieren Sie sie nach Kontext.

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