Whitepaper "moneo LifetimeEstimator – KI-gestützte Vorhersage der Restlebensdauer"

In der modernen Industrie stellen ungeplante Stillstandzeiten ein erhebliches Risiko dar. Studien zeigen, dass die 500 größten Unternehmen weltweit jährlich etwa 1,4 Billionen Dollar durch ungeplante Ausfälle verlieren – das entspricht 11% ihrer Gesamteinnahmen. Eine der größten Herausforderungen ist dabei die zuverlässige Vorhersage der Restlebensdauer von zyklisch verschleißenden Teilen. Der moneo|LifetimeEstimator bietet eine innovative Lösung für dieses Problem und ermöglicht die präzise Prognose der Restlebensdauer zyklisch verschleißender Komponenten wie Filter, Dichtungen oder Kühlmittel. Durch seinen No-Code-Ansatz können auch Anwender ohne Data-Science-Kenntnisse zuverlässige Vorhersagesysteme implementieren.

In diesem Whitepaper erfahren Sie:

• Wie KI-Algorithmen aus historischen Zyklen einen individuellen "Fingerabdruck" des Verschleißverhaltens erstellen
• Wie der integrierte 5-Schritte-Assistent die einfache Inbetriebnahme gewährleistet
• Wie selbstlernende Algorithmen sich automatisch an unterschiedliche Nutzungsintensitäten anpassen
• Wie dynamische Konfidenzbänder die Zuverlässigkeit der Lebensdauerprognose erhöhen
• Wie die flexible Systemarchitektur sich in bestehende Instandhaltungsstrategien integrieren lässt

Entdecken Sie, wie der moneo LifetimeEstimator Ihnen hilft, unnötige Wartungen zu reduzieren und gleichzeitig kostspielige Produktionsausfälle zu vermeiden!

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