Masterarbeit - Entwicklung eines KI-basierten Condition Monitoring Systems zur Anomaliedetektion

Im Rahmen unserer Vision entwickeln wir fortschrittliche Systeme zur Überwachung und Optimierung von Maschinen, mit dem Ziel, deren Verwendung, Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit kontinuierlich zu analysieren. Unsere Mission ist es, durch moderne Sensorik, intelligente Software und Cloud-Technologien den Zustand von Maschinen in Echtzeit zu erfassen und daraus wertvolles Wissen für verschiedene Stakeholder zu generieren.

Thema: Entwicklung eines KI-basierten Condition Monitoring Systems zur Anomaliedetektion auf Basis von Zeitreihendaten aus Sensordaten

Aufgabenstellung:

Die Masterarbeit soll sich mit der Konzeption und prototypischen Umsetzung eines Systems zur Anomaliedetektion beschäftigen. Dabei sollen in Echtzeit gestreamte Sensordaten von Maschinen verarbeitet und analysiert werden. Ziel ist es, mithilfe moderner Technologien wie künstlicher Intelligenz und Cloud-Computing ein Condition Monitoring System zu entwickeln, das Anomalien frühzeitig erkennt und langfristig die Grundlage für Predictive und Prescriptive Maintenance bildet.

Forschungsfragen:

• Welche KI-Methoden eignen sich am besten zur Anomaliedetektion in Zeitreihendaten von Maschinen?
• Inwiefern kann das zu entwickelnde System zur Umsetzung von Predictive oder Prescriptive Maintenance beitragen?

Einzelaufgaben:

• Analyse typischer Zeitreihendaten aus der Maschinensensorik
• Auswahl und Implementierung geeigneter KI-Methoden zur Anomaliedetektion
• Anwendung und Vergleich von Methoden zur Anomaliedetektion (z.B. Machine Learning, Deep Learning)
• Integration in eine Cloud-basierte Infrastruktur
• Validierung der Detektionsmethoden anhand realer oder simulierter Maschinendaten
• Bewertung des Potenzials für Predictive und Prescriptive Maintenance