Projects

Flotten- und Werkedimensionierung

Projekt Künstliche Intelligenz

Ziel des Projektes

Ziel des Projekts ist die Datenakquise, die anschließende Datenbereinigung und -analyse, gefolgt von einer Prognose über den Instandhaltungsbedarf von Zügen in Werkstätten.

Tags

DataAnalytics, DataEngineering, DataScience, DataStorytelling, PredictiveAnalytics

Herausforderungen

Herausfordernd ist der Umgang mit den Daten, sodass diese vernünftig gesammelt, bereinigt und ausgewertet werden können, um eine Prognose zu ermöglichen. Außerdem sollten die Ergebnisse dem Kunden bestmöglich zur Verfügung gestellt werden, sodass dieser jederzeit darauf zugreifen und diese nutzen kann.

Lösung

Eine grafische Weboberfläche, bei der der Kunde die aktuellsten Daten in eine Datenbank hochladen kann, sodass die Daten im Backend automatisiert bereinigt und verarbeitet werden. In diesem Schritt finden zahlreiche Berechnungen und die Vorhersage des Instandhaltungsbedarfs statt, sodass die Ergebnisse anschließend auf der Weboberfläche in interaktive Grafiken veranschaulicht werden.

Ergebnis

Der Kunde kann ein benutzerfreundliches, webbasiertes Tool verwenden, das den Instandhaltungsbedarf vorhersagt und dessen Ergebnis in interaktiven Diagrammen darstellt.

Kunde / Branche

Verkehr und Logistik

Projektstatus

Aktuell

Eingesetzte Technologien / Produkte

Visual Studio Code, PyCharm, Jupyter Notebooks, Python, Jira, Confluence, GitLab, AWS, PostgreSQL

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