Üblicherweise legen Anwender Regeln zur Bestimmung der Wartungsintervalle und des Reparaturbedarfs ihrer Geräte fest. Bei wenig genutzten Geräten führt dies zu verfrühten Wartungsmaßnahmen, bei stark genutzten Objekten mitunter sogar zu kostspieligen Reparaturen, wenn sie nicht ausreichend gewartet wurden. Beides erhöht die Instandhaltungskosten und verringert den Return on Investment.
WebSentinel Predict analysiert wichtige Kennzahlen, die kontinuierlich aus den Geräten ausgelesen werden und nutzt Maschinelles Lernen, um den Wartungs- und Reparaturbedarf
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