Eine Lösung auf Basis maschinellen Lernens, die Anlagenausfälle mit einer Genauigkeit von 92 % vorhersagt, Ausfallzeiten um 60 % reduziert und 1,5 Mio. € an Instandhaltungskosten einspart.
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