{"id":2483,"date":"2026-09-03T20:12:33","date_gmt":"2026-09-03T18:12:33","guid":{"rendered":"https:\/\/cogita.ai\/?post_type=news&#038;p=2483"},"modified":"2026-09-03T20:12:33","modified_gmt":"2026-09-03T18:12:33","slug":"machine-learning-in-predictive-maintenance-from-data-to-failure-detection","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/cogita.ai\/de\/news\/machine-learning-in-predictive-maintenance-from-data-to-failure-detection\/","title":{"rendered":"Maschinelles Lernen in der&nbsp;vorausschauenden Instandhaltung: Von&nbsp;den&nbsp;Daten zur&nbsp;Fehlererkennung"},"content":{"rendered":"<p class=\"wp-block-paragraph\">Wir haben eine&nbsp;praxisorientierte Schulung zum&nbsp;Einsatz von&nbsp;maschinellem Lernen in der&nbsp;industriellen Instandhaltung ins Leben gerufen, deren Schwerpunkt auf der&nbsp;Erkennung von&nbsp;Anomalien und&nbsp;der&nbsp;vorausschauenden Instandhaltung liegt.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der&nbsp;Kurs verbindet Theorie, Programmierung und&nbsp;praktische \u00dcbungen. Die&nbsp;Teilnehmer arbeiten mit&nbsp;Pumpendaten und&nbsp;lernen, wie man Daten erfasst und&nbsp;aufbereitet, die&nbsp;Umgebung konfiguriert und&nbsp;Modelle erstellt, mit&nbsp;denen sich Anomalien und&nbsp;potenzielle Ausf\u00e4lle erkennen lassen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Das&nbsp;Ziel besteht darin, aufzuzeigen, wie maschinelles Lernen \u00fcber die&nbsp;Theorie hinausgeht und&nbsp;zu einem&nbsp;praktischen Werkzeug zur&nbsp;Erkennung von&nbsp;Fr\u00fchwarnzeichen f\u00fcr&nbsp;Anlagenausf\u00e4lle wird, wodurch Wartungsteams geplanlose Ausfallzeiten reduzieren und&nbsp;Produktionsdaten besser nutzen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die&nbsp;ersten Teilnehmer haben die&nbsp;Schulung bereits abgeschlossen, und&nbsp;<strong>14 Personen haben sich f\u00fcr&nbsp;die&nbsp;n\u00e4chste Ausgabe angemeldet<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\ud83d\udc49 Details und&nbsp;Anmeldung:&nbsp;&nbsp;<a href=\"https:\/\/kursy.controlbyte.pl\/kursy\/predykcyjne-utrzymanie-ruchu-i-analiza-danych-python-dla-przemyslu\/\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">https:\/\/kursy.controlbyte.pl\/kursy\/predykcyjne-utrzymanie-ruchu-i-analiza-danych-python-dla-przemyslu\/<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der&nbsp;Kurs wurde in Zusammenarbeit mit&nbsp;<strong>Steuerbyte<\/strong>, wobei Fachwissen aus den&nbsp;Bereichen maschinelles Lernen und&nbsp;industrielle Instandhaltung kombiniert wird.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>We have launched a practical training on using Machine Learning in industrial maintenance, focused on anomaly detection and predictive maintenance. The course combines theory, coding and hands-on exercises. Participants work with pump data, learning how to collect and prepare data, configure the environment and build models capable of detecting anomalies and potential failures. The goal [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"featured_media":0,"template":"","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-2483","news","type-news","status-publish","hentry"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cogita.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/news\/2483","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/cogita.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/news"}],"about":[{"href":"https:\/\/cogita.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/news"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/cogita.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/news\/2483\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2484,"href":"https:\/\/cogita.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/news\/2483\/revisions\/2484"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cogita.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2483"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}