Vergleich von PyTorch, TensorFlow, XGBoost, LightGBM und CatBoost in der Analyse von Industriedaten. Der Artikel behandelt den Einsatz von PyTorch zur Vorhersage von Maschinenausfällen, zur Analyse von Zeitreihendaten und vergleicht es mit anderen Tools hinsichtlich Flexibilität, Leistung und Anwendungsbereichen.

Vergleich der Algorithmen TensorFlow, XGBoost, LightGBM und CatBoost zur Fehlererkennung in MES-Systemen. Praktische Anwendungen, Analyse von Zeitreihendaten und tabellarischen Daten sowie Leistungsbewertung in Bezug auf Geschwindigkeit und Rechenressourcen.

Praktische Anwendung der Algorithmen XGBoost, LightGBM und CatBoost in MES-Systemen zur Fehlererkennung. Beschreibung von Datenanalysemethoden, Klassifikation von Maschinenzuständen (Produktion, Ausfall, geplante und ungeplante Ausfallzeiten) und Implementierung von Echtzeitbenachrichtigungen zur Minimierung von Ausfallzeiten.