Anomalieerkennung: Grundlagen, Methoden und Praxis

Wie Unternehmen mit Daten und KI Abweichungen erkennen, bevor sie zu Problemen werden.

Anomalieerkennung ist eine der wichtigsten Anwendungen von Data Science und Künstlicher Intelligenz in der Industrie. Ob fehlerhafte Produkte auf der Fertigungslinie, ungewöhnliche Vibrationsmuster in einem Motor oder verdächtige Transaktionen im Zahlungsverkehr: Die Fähigkeit, Abweichungen in Daten automatisch zu erkennen, ist entscheidend für Qualitätssicherung, Predictive Maintenance und Prozessoptimierung.

In dieser Artikelserie erklären wir die Grundlagen, zeigen die typischen Herausforderungen und stellen Methoden vor, die wir bei Substring in der Praxis einsetzen.

Die Artikelserie im Überblick:

1. Was ist Anomalieerkennung? – Definition, Herausforderungen und warum das Problem schwieriger ist als es klingt.
2. Arten und Szenarien der Anomalieerkennung – Punktuelle, kontextuelle und kollektive Anomalien. Überwachte, semi-überwachte und unüberwachte Erkennung.
3. Anomalieerkennung in der Industrie: Methoden und Praxis – Vom Vibrationssensor bis zur KI-gestützten Bildauswertung: Wie wir Anomalieerkennung für Schweizer Unternehmen umsetzen.

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