Predictive Maintenance für Smart Grids

Überblick

Ein Netzwerk aus energieeffizienten, KI-fähigen Sensoren wurde über die gesamte Stromnetzinfrastruktur verteilt. Das System nutzt Federated Learning, um Geräteausfälle Wochen im Voraus vorherzusagen und Wartungspläne zu optimieren.

IoT-Architektur

Über 10.000 Sensoren, verbunden über LoRaWAN, mit Edge-Processing-Knoten, auf denen föderierte ML-Modelle laufen.

Ergebnisse

Stillstandszeiten um 65 % reduziert, mit prädiktiven Warnmeldungen, die Wochen im Voraus generiert werden.