{"id":2483,"date":"2026-09-03T20:12:33","date_gmt":"2026-09-03T18:12:33","guid":{"rendered":"https:\/\/cogita.ai\/?post_type=news&p=2483"},"modified":"2026-09-27T16:25:58","modified_gmt":"2026-09-27T14:25:58","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 vorausschauenden Instandhaltung: Von den Daten zur Fehlererkennung"},"content":{"rendered":"

Wir haben eine praxisorientierte Schulung zum Einsatz von maschinellem Lernen in der industriellen Instandhaltung ins Leben gerufen, deren Schwerpunkt auf der Erkennung von Anomalien und der vorausschauenden Instandhaltung liegt.<\/p>\n\n\n\n

Der Kurs verbindet Theorie, Programmierung und praktische \u00dcbungen. Die Teilnehmer arbeiten mit Pumpendaten und lernen, wie man Daten erfasst und aufbereitet, die Umgebung konfiguriert und Modelle erstellt, mit denen sich Anomalien und potenzielle Ausf\u00e4lle erkennen lassen.<\/p>\n\n\n\n

Das Ziel besteht darin, aufzuzeigen, wie maschinelles Lernen \u00fcber die Theorie hinausgeht und zu einem praktischen Werkzeug zur Erkennung von Fr\u00fchwarnzeichen f\u00fcr Anlagenausf\u00e4lle wird, wodurch Wartungsteams geplanlose Ausfallzeiten reduzieren und Produktionsdaten besser nutzen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Die ersten Teilnehmer haben die Schulung bereits abgeschlossen, und 14 Personen haben sich f\u00fcr die n\u00e4chste Ausgabe angemeldet<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

\ud83d\udc49 Details und Anmeldung:  https:\/\/kursy.controlbyte.pl\/kursy\/predykcyjne-utrzymanie-ruchu-i-analiza-danych-python-dla-przemyslu\/<\/a><\/p>\n\n\n\n

Der Kurs wurde in Zusammenarbeit mit Steuerbyte<\/strong>, wobei Fachwissen aus den Bereichen maschinelles Lernen und industrielle Instandhaltung kombiniert wird.<\/p>\n\n\n\n

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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 […]<\/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":2,"href":"https:\/\/cogita.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/news\/2483\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2511,"href":"https:\/\/cogita.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/news\/2483\/revisions\/2511"}],"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}]}}