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Unternehmen, die ihre Prozesse durch maschinelles Lernen unterstützen wollen und hierfür auf externe Dienstleister und Produkte zurückgreifen müssen, fehlen die qualifizierten Anhaltspunkte für die Auswahl eines Machine-Learning-Anbieters.
Aus dieser Motivation heraus ist die vorliegende Marktstudie Industrial Machine Learning entstanden. Sie bietet Unternehmen die Grundlage, eine fundierte Entscheidung für oder gegen den Einsatz von Machine Learning im Unternehmen zu
treffen.
Die Darstellung von realen Usecases in der vorliegenden Marktstudie veranschaulicht die konkrete Anwendbarkeit. Insbesondere damit leistet die Studie ihren Beitrag, das Thema Maschine Learning verständlich und anschaulich darzustellen.
Die Marktstudie bietet einen umfassenden Überblick über unterschiedliche Arten von Anbietern und Lösungsmöglichkeiten.
Ein Anspruch auf Vollständigkeit wird dabei nicht erhoben und wäre für die Zielsetzung nicht angebracht.
Offshore-Windenergieanlagen gewinnen in Zeiten der Energiewende als leistungsfähige und verlässliche Energiequelle zunehmend an Bedeutung. Um jedoch langfristig eine zentrale Rolle in der Energiewende einnehmen zu können, ist es wichtig, dass sie auch wirtschaftlich profitabel sind. Verglichen mit anderen Energiequellen sind Offshore-Windenergieanlagen noch mit relativ hohen Kosten verbunden. Besonders die Instandhaltung der Anlagen ist, vor allem aufgrund der Lage, aufwendig und kostenintensiv. Hinzu kommt, dass die Disposition der Instandhaltungsaufgaben bisher händisch erledigt werden musste, da es keine passende Software für die Disposition in diesem Anwendungsbereich gab.