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Fehlervorhersage im Presswerk senkt Wartungskosten um 20%

 Unsere auf der Erkennung von Anomalien basierende Lösung hilft einem großen Hersteller der Automobilindustrie bei der Vorhersage von Wartungsfenstern in der Pressenstraße.

Durch die Verwendung von Sensordaten zur Erstellung eines Vorhersagemodells, das den Bedarf an proaktiver Wartung während geplanter Stillstandszeiten erkennt, konnten wir die Leerlaufzeiten an der Pressenstraße und die Wartungskosten um mindestens 20 % senken.

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