07/06/2017

Digitale Geschäftsmodelle – speziell für KMU!

Unterhält man sich mit den Führungspersonen von Schweizer KMUs, ist fast immer von neuen digitalen Geschäftsmodellen die Rede. Doch gleichzeitig ist eine gewisse Unsicherheit

04/04/2017

Anomalieerkennung am Beispiel eines Motors

In diesem letzten Artikel unserer Ananomalierkennungs-Serie zeigen wir ein praktisches Beispiel der Anomalieerkennung. Wir erklären, in welchem Szenario der Anomalieerkennung wir uns befinden und

27/03/2017

Seminar-Rückblick “Data Science in der Industrie 4.0”

Die mentale Hürde ist wie so oft die höchste: Zwar spricht beinahe jeder von der Notwendigkeit und Unaufhaltsamkeit der Digitalisierung (auch) in der Industrie,

23/03/2017

Cyber-physikalische mechatronische Systeme und Smart Factory-Konzepte auf Anlagenebene

Nach der Konsumgüterindustrie verändert die Digitalisierung vermehrt auch die Industrielandschaft. Oder anders gesagt: der Vormarsch Cyber-Physikalischer Systeme (CPS) findet bereits spürbar statt. Prof. Wernher

15/03/2017

Die drei Szenarien der Anomalieerkennung

In einem realen Problemfall sind die zur Verfügung stehenden Daten nicht immer die, welche man im Idealfall gerne hätte. Oft ist es teuer, schwierig

06/03/2017

Veranstaltung: Digitale Trans­formation im KMU

Die Digitalisierung der Welt – insbesondere der industriellen – ist in aller Munde. Und wir von LeanBI spüren in unserem Umfeld nicht nur grosses

24/02/2017

KTI Projekt zu Predictive Maintenance gestartet!

Wir freuen uns den Start unseres KTI Projekts mitzuteilen: leanPredict: Erforschung und Entwicklung einer agilen Lösung zur Zustandsüberwachung und vorausschauenden Instandhaltung für intralogistische Systeme.

13/02/2017

Einladung Seminar: Data Science in der Industrie 4.0

  Am Dienstag, 21. März 2017 führen wir zusammen mit unserem Partner M&F Engineering AG ein einzigartiges Seminar zum Thema „Praktischer Einsatz von Machine

10/02/2017

Die fünf grössten Schwierigkeiten der Anomalieerkennung

In diesem zweiten Artikel unserer Anomalieerkennungs-Reihe stellen wir die Schwierigkeiten bei der Anomalieerkennung dar. Wir lassen hier den Prozess der Erhebung und Speicherung der

31/01/2017

Was versteht man unter Anomalieerkennung?

Man sagt zwar „Irren ist menschlich“, aber auch Maschinen machen manchmal Fehler! In der Industrie ist es heutzutage Alltag sich von einer korrekt funktionierenden

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