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erPUB Konfiguration Analoge Sensoren über Machine Learning zu Individueller Output

erPUB publiziert Maschinen- und Prozessdaten mit dem Revolution Pi (RevPi)

Analoge Sensoren

Analoge Sensoren umfassen viele kontinuierliche Messungen wie Abstände, Füllstände, Druck, Kraft, Temperaturen, Spannung, Strom, Beschleunigung, usw.

Machine Learning

Mit Hilfe von Rückkopplungen kann maschinelles Lernen wie Mustererkennung, Vorhersagen und Predictive Maintenance durchgeführt werden.

Individueller Output

Neben den aufgeführten Ausgängen sind auch individuelle Systeme möglich. Sprechen Sie uns dazu gerne an.
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Eingang

Digitale Sensoren
Digitale Sensoren wie Schalter, Taster, Lichtschranken und weitere
Analoge Sensoren
Analoge Sensoren wie Abstand, Füllstand, Druck, Kraft und weitere
Temperatur
Temperatur/RTD und Thermoelement

Transformation

Analyse
Analyse wie Histogramme oder Fourier-Transformationen
Machine Learning
Maschinelles Lernen wie Mustererkennung
Kompression
Kompression bzw. Komprimierung von Daten

Ausgang

Andere Cloud-Plattformen
Andere Cloud Plattformen
Individueller Output
Nicht aufgeführter Output
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Weit verbreiteter Standard für Maschinenkommunikation in Automatisierung
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CTO - Dr. Yvette Teiken

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