Prädiktive Analytik

Bei der prädiktiven Analyse werden Daten, statistische Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens verwendet, um zukünftige Ereignisse auf der Grundlage historischer Daten vorherzusagen. Die „Secure IoT Telemetry Data Collection and Processing Platform“ nutzt prädiktive Analysen, um Unfälle zu vermeiden, Prozesse zu optimieren und die Effizienz zu verbessern.

Hauptaufgaben der prädiktiven Analyse

Vorhersage von Geräteausfällen

• Ziel: Vorhersage der Ausfallwahrscheinlichkeit von Ausrüstungen auf der Grundlage von Zustandsdaten der Ausrüstung.
• Beispiel: Analyse von Temperatur, Luftfeuchtigkeit und anderen Parametern zur Vorhersage von Verschleiß und Abnutzung.

Optimierung des Ressourcenverbrauchs

• Zweck: Vorhersage des Ressourcenverbrauchs (Gas, Strom) zur Optimierung der Verteilung.
• Beispiel: Vorhersage der Spitzenlast und Planung der Ressourcen.

Bedarfsprognose

• Zweck: Vorhersage der Nachfrage nach Dienstleistungen oder Ressourcen.
• Beispiel: Vorhersage des Stromverbrauchs in Abhängigkeit von Jahreszeit und Wetterbedingungen.