Optimierter HVAC-Betrieb: Anomalieerkennung & Sensoranalytik

Transformation von HVAC-Betrieb mit Anomalieerkennung und fortschrittlicher Sensoranalytik

Client Story – Anomalieerkennung und fortschrittliche Sensoranalytik für führenden HVAC-Hersteller

Über das Projekt

Unsere Serie von Projekten umfasste die Zusammenarbeit mit einem globalen Marktführer in der HVAC-Herstellung. Mit der Verbreitung von IoT-Sensoren in modernen Maschinen, einschließlich Heizungs- und Klimaanlagensystemen, werden reichhaltige Sensorinformationen generiert, die Einblicke in den aktuellen Zustand der Maschinen liefern.

Herausforderungen

Die Herausforderung bestand darin, diese Daten effektiv zu nutzen, um Wartungsbemühungen zu optimieren, die Gerätenutzung zu verbessern und innovative Produkte und Szenarien zu entwickeln, die Mehrwert für Benutzer bieten, ohne zusätzliche physische Geräte zu erfordern.

Lösung

Wir haben uns auf mehrere fortschrittliche Analyse- und KI-Projekte konzentriert, darunter:

  • Bestimmung von robusten und zuverlässigen Sensoren: Analyse von Daten aus Feldversuchen zur Identifizierung der robustesten und zuverlässigsten Sensoren unter verschiedenen Alternativen und Erkennen abnormales Verhalten ohne Ground-Truth-Daten.
  • Datenarchitektur und -verarbeitung: Aufbau robuster Datenarchitektur und Datenverarbeitungspipelines in der AWS-Cloud für 100+ Geräte, von denen jedes mit 50+ Sensoren ausgestattet ist. Dies beinhaltete den Einsatz von Technologien wie Apache Airflow, Athena und AWS Glue.
  • Klassifizierung des Betriebsmodus: Einsatz multivariater Analysetechniken zur Klassifizierung der Betriebsmodi der Geräte, um ein besseres Verständnis und eine Optimierung ihrer Leistung zu ermöglichen.
  • Anomalieerkennung: Entwicklung von Anomalieerkennungsalgorithmen zur Identifizierung von Sensor- oder Gerätemalfunctionen durch Erkennen von Abweichungen in den Datamustern im Vergleich zu normalen Werten.
  • Auswirkungsbewertung: Bewertung der Auswirkungen der Betriebsmodi der Maschine auf die Umgebung, einschließlich automatischer Luftqualitätsoptimierung basierend auf den Innen- und Außenbedingungen.

Alle Projekte konzentrierten sich auf den Einsatz effektiver Datenengineering-Techniken in der Cloud und die Nutzung von maschinellen Lernmethoden zur Analyse von Zeitreihendaten. Dies umfasste sowohl klassische maschinelle Lernverfahren als auch die Entwicklung von tiefen neuronalen Netzwerken.

Geschäftsvorteile

  • Kostenoptimierung: Durch den Einsatz von Anomalieerkennung und Klassifizierung des Betriebsmodus kann der HVAC-Hersteller Wartungsbemühungen optimieren, Kosten für Reparaturen reduzieren und die Gesamtleistung der Geräte verbessern.
  • Verbesserte Produktentwicklung: Die Erkenntnisse aus fortschrittlicher Sensoranalytik ermöglichen die Entwicklung innovativer Produkte und Szenarien, die Mehrwert für Gerätenutzer bieten und das Produktportfolio und die Wettbewerbsfähigkeit des Herstellers erweitern.
  • Gesteigerte Effizienz: Eine effektive Datenarchitektur und -verarbeitung in der AWS-Cloud ermöglichen eine effiziente Datenverwaltung, -verarbeitung und -analyse und sparen Zeit und Ressourcen.
  • Umweltoptimierung: Die Abschätzung der Auswirkungen des Maschinenbetriebs und die automatische Luftqualitätsoptimierung tragen zu einer umweltfreundlicheren und nachhaltigeren HVAC-Lösung bei.

Einzigartige Merkmale von Policy-Insider.AI

  • Cloud-basierte Infrastruktur: Die Nutzung von AWS-Cloud-Diensten wie Apache Airflow, Athena, MS Azure IoT Hub und AWS Glue bietet Skalierbarkeit, Flexibilität und robuste Leistung.
  • Zeitreihenanalyse: Die Verwendung fortschrittlicher maschineller Lernverfahren zur Analyse von Zeitreihendaten ermöglicht eine genaue Anomalieerkennung und Klassifizierung des Betriebsmodus.
  • Fortgeschrittene Clustering-Algorithmen: Die Arbeit mit großen Datenmengen aus Feldversuchen ohne Ground-Truth erfordert die Betrachtung der Verbindung zwischen verschiedenen Gruppen von Sensoren, um wahrscheinlichste Fehlfunktionen zu entdecken.
  • Tiefe neuronale Netzwerke: Der Aufbau tiefer neuronaler Netzwerke verbessert die Fähigkeit, komplexe Sensordatenmuster und Erkenntnisse zu extrahieren und damit die Leistung und Genauigkeit weiter zu verbessern.

Unsere Zusammenarbeit mit dem führenden HVAC-Hersteller hat transformative Lösungen hervorgebracht, die fortschrittliche Sensoranalytik und Anomalieerkennung nutzen. Durch effektive Analyse großer Mengen von Sensordaten kann der Hersteller Wartungsbemühungen optimieren, die Gerätenutzung verbessern, innovative Produkte entwickeln und einen Mehrwert für seine Kunden bieten. Gemeinsam haben wir den HVAC-Betrieb revolutioniert und Effizienz, Nachhaltigkeit und Wettbewerbsfähigkeit in der Branche vorangetrieben.

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