15 min
#06: Matthias Blaickner über Smart Maintenance Technikum Podcast
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- Technology
Data-Scientist Matthias Blaickner von der FH Technikum Wien erläutert in dieser Folge, wie sich aus Daten Vorhersagemodelle für die Instandhaltung in der Industrie oder im Mobilitätsbereich erstellen lassen.
Damit Busse und Bahnen regelmäßig fahren, sind Wartung und Instandhaltung im Öffentlichen Verkehr ein wichtiges Thema. Mit Smart oder Predictive Maintenance lassen sich datenbasierte Vorhersagemodelle erstellen, mit denen sich notwendige Instandhaltungsschritte schon im Voraus planen, Ausfälle vermeiden und Ressourcen sparen lassen. Data Scientist Matthias Blaickner erklärt in dieser Podcast-Folge die Hintergründe und erläutert, welche Anwendungsmöglichkeiten für Smart Maintenance sich im Alltag sonst noch bieten.
Der Technikum Podcast wird in Zusammenarbeit mit Radio Technikum produziert und ist auf der FHTW-Website sowie auf Spotify, Youtube, Soundcloud und Apple Podcasts zu hören.
Data-Scientist Matthias Blaickner von der FH Technikum Wien erläutert in dieser Folge, wie sich aus Daten Vorhersagemodelle für die Instandhaltung in der Industrie oder im Mobilitätsbereich erstellen lassen.
Damit Busse und Bahnen regelmäßig fahren, sind Wartung und Instandhaltung im Öffentlichen Verkehr ein wichtiges Thema. Mit Smart oder Predictive Maintenance lassen sich datenbasierte Vorhersagemodelle erstellen, mit denen sich notwendige Instandhaltungsschritte schon im Voraus planen, Ausfälle vermeiden und Ressourcen sparen lassen. Data Scientist Matthias Blaickner erklärt in dieser Podcast-Folge die Hintergründe und erläutert, welche Anwendungsmöglichkeiten für Smart Maintenance sich im Alltag sonst noch bieten.
Der Technikum Podcast wird in Zusammenarbeit mit Radio Technikum produziert und ist auf der FHTW-Website sowie auf Spotify, Youtube, Soundcloud und Apple Podcasts zu hören.
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