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Machine-Learning-Trainingsdaten
für Industrial Automation

USE CASE

Was ist ML-Trainingsdaten?

Gezielte Trainingsdaten für Machine-Learning-Modelle generieren, wenn reale Daten begrenzt, teuer oder unvollständig sind.

Trainingsdaten generieren

Seltene Fälle abbilden

Datenqualität verbessern

Auswirkungen von ML-Trainingsdaten

Erweiterbare Szenarien

Verschiedene Varianten und Bedingungen können systematisch abgedeckt werden.

Datenunabhängig

Trainingsdaten stehen zur Verfügung, ohne auf reale Produktionsereignisse warten zu müssen.

Breitere Datenbasis

Modelle trainieren auf vielfältigeren und vollständigeren Datensätzen.

Bekannte Simulationsparameter

Alle relevanten Zustände und Parameter sind definiert und nachvollziehbar.

So funktioniert es

ML-Trainingsdaten aus
Simulationsszenarien

Simulation ermöglicht die systematische Generierung von Trainingsdatensätzen für Machine-Learning-Anwendungen. Seltene, kritische und Grenzfall-Szenarien können zuverlässig abgebildet werden ??? insbesondere wenn reale Betriebsdaten knapp oder kostspielig zu erfassen sind.

Datengenerierung aktiv
01

Auswerten

ML-Ziel definieren

Festlegen, was das Machine-Learning-Modell lernen und vorhersagen soll.

02

Simulate

Szenarien konfigurieren

Simulationsvarianten einrichten, die Normal- und Grenzfälle abdecken.

03

Validate

Datensätze generieren

Simulationen ausführen und automatisch gelabelte Trainingsdaten sammeln.

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