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Online-Monitoring von Belastungen welche auf ein komplexes Massenprodukt im Einsatz einwirken erfordert eine skalierbare Dateninfrastruktur sowie robuste Datenverarbeitungsprozesse. Diese ermöglicht informierte Entscheidungen über den mechanischen Zustand von Bauteilen, Wartungsarbeiten und dem Recycling bzw. der Zweitnutzung von Bauteilen zu treffen. In diesem Vortrag geben wir einen Überblick darüber, wie die BMW Group in Partnerschaft mit NTT DATA an dieses Problem herangeht, welche Fallstricke während der Entwicklung auftreten können und wie maschinelles Lernen (KI) flexiblere Datenerfassung im Vergleich zu physischer Sensorik ermöglicht.
Datenschutzbedingungen (bearbeiten im Modul "Kundenvorteile")
Lieferbedingungen (bearbeiten im Modul "Kundenvorteile")
Rücksendebedingungen (bearbeiten im Modul "Kundenvorteile")
Online-Monitoring von Belastungen welche auf ein komplexes Massenprodukt im Einsatz einwirken erfordert eine skalierbare Dateninfrastruktur sowie robuste Datenverarbeitungsprozesse. Diese ermöglicht informierte Entscheidungen über den mechanischen Zustand von Bauteilen, Wartungsarbeiten und dem Recycling bzw. der Zweitnutzung von Bauteilen zu treffen. In diesem Vortrag geben wir einen Überblick darüber, wie die BMW Group in Partnerschaft mit NTT DATA an dieses Problem herangeht, welche Fallstricke während der Entwicklung auftreten können und wie maschinelles Lernen (KI) flexiblere Datenerfassung im Vergleich zu physischer Sensorik ermöglicht.