TrendMiner verfügt über verschiedene Möglichkeiten, relevante Zeitperioden für Ihre Analyse zu finden. In der nachstehende Liste finden Sie jeweils einen Link zu dem relevanten Artikel sowie
eine Kurzbeschreibung typischer Anwendungsbeispiele für den jeweiligen Suchtyp.
- Similarity search: In Ihren Datenhistorie nach Mustern suchen, um visuell ähnliche Ereignisse zu finden.
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Value based search: In der Historie Zeiträume suchen, bei denen spezifische
Boole'sche Bedingungen erfüllt werden. Z.B. Unterschreiten bestimmter Schwellenwerte für Temperaturen, Überschreiten einer bestimmten Sicherheitsgrenze für Drücke, vollständig geöffnete Ventile usw. - Cross-asset value based search: Suchoption, mit der Sie ähnliche Assets und Attribute durchsuchen können, die als Teil einer Vorlage vordefiniert sind.
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Digital step search: In Ihren Daten nach spezifischen Ereignissen suchen, bei
denen in einem digitalen Tag ein Schritt vollzogen wurde, z.B. Ein Übergang zwischen zwei
Produkttypen, Batch-Phasen, Ventilschaltungen usw. -
Area search (Lab-Feature): Suche nach Zeiträumen, die einem ausgewählten Bereich
des Streudiagramms entsprechen oder nicht entsprechen. Beispielsweise um verschiedene oder sich ändernde Betriebsmodi oder Verschmutzung/Blockagen zu identifizieren.
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