weAnalyse

weAnalyse erweitert Monitoring um eine Analyseebene, auf der es kein starres Standardprodukt ist, sondern ein flexibles Lösungs-Framework, das auf einer erprobten Toolchain und unserem umfassenden Know-how in der Softwareentwicklung und Analytik basiert. Wir haben bewusst darauf gesetzt, keine einheitliche „One-Size-Fits-All“-Lösung anzubieten, sondern ein modulares Set an Technologien und Komponenten bereitzustellen, das wir im Rahmen eines Kundenprojekts maßgeschneidert anpassen.

Das bedeutet: Statt einer starren Konfiguration können wir Ihnen eine Lösung bieten, die genau auf Ihre spezifischen Anforderungen zugeschnitten ist. Wir bringen nicht nur die passenden Technologien mit, sondern auch die Erfahrung, um Ihre individuellen Use Cases optimal zu beleuchten. So entsteht eine Lösung, die nicht nur funktional ist, sondern auch perfekt in Ihre bestehende Infrastruktur integriert werden kann.

Multidimensionale Zeitreihen – vom Rohsignal zum Prozessverständnis

In industriellen Anlagen entsteht Prozesswissen selten aus einem einzelnen Signal, sondern aus dem Zusammenspiel vieler Mess- und Steuerwerte. weAnalyse unterstützt die Analyse großer historischer Datenpools, auch wenn Signale unterschiedlich hoch abgetastet werden oder über längere Zeiträume Lücken aufweisen. Durch Filterung, Aggregation und strukturierte Signal-Sets können Sie Betriebszustände vergleichen, Trends erkennen und Hypothesen prüfen – nicht nur über Minuten, sondern über Wochen und Monate. So lassen sich Zusammenhänge zwischen Parametern belastbar herleiten und als Grundlage für Optimierung oder Qualitätssicherung nutzen.

Datenqualität & Plausibilität – die Grundlage jeder Analyse

Bevor Schwellenwerte definiert oder Modelle trainiert werden, muss klar sein, ob die Daten überhaupt verlässlich sind. weAnalyse stellt dafür Funktionen bereit, um Sampling-Raten zu prüfen, Ausfälle und Lücken sichtbar zu machen sowie Ausreißer, Sprünge oder Drift über Zeit zu identifizieren. Diese Plausibilitätsprüfung ist entscheidend, um Fehlalarme zu vermeiden und Prozessabweichungen korrekt einzuordnen. Besonders bei großen Datenmengen zeigt sich der Nutzen: Unstimmigkeiten werden systematisch erkannt, statt erst im Fehlerfall aufzufallen.

Anomalieerkennung – Abweichungen erkennen, Fehlerbilder eingrenzen

Anomalien können auf unerwartetes Prozessverhalten, auf Sensorfehler oder auf schleichende Veränderungen im System hinweisen. weAnalyse unterstützt die generische Erkennung solcher Abweichungen, um potenzielle Fehlerbilder frühzeitig zu identifizieren – auch dann, wenn die konkrete Ursache zunächst unbekannt ist. Dadurch lassen sich kritische Phasen schneller eingrenzen und in den Kontext anderer Signale setzen. Anomalie-Erkennung ist damit kein Selbstzweck, sondern ein Werkzeug, um Störungen schneller zu verstehen, Instandhaltung planbarer zu machen und die Qualitätssicherung zu stärken.

Bild- und Videoanalyse – visuelle Prozessdaten als Messdaten nutzbar machen

Viele Qualitäts- und Prozessfragen lassen sich nur visuell beurteilen: Oberflächen, Nähte, Materialverhalten oder Prozessstabilität. In der Praxis werden Bild- und Videoaufzeichnungen jedoch oft nur archiviert, ohne gezielten Zugriff oder Analysebezug. weAnalyse integriert eine skalierbare Bild- und Videodatenbank (eigene Entwicklung), die visuelle Daten als Messdaten behandelt: über Zeitfenster selektierbar, mit Metadaten auffindbar und mit Prozessparametern synchronisierbar. Dadurch entsteht ein gemeinsamer Analysekontext aus Video, Sensorik und Steuerung – ideal für Ursachenanalyse und visuelle Qualitätssicherung.

Visualisierung, die skaliert – Signal-Sets, gemeinsames Zoomen, Aggregation & Detail

Multidimensionale Zeitreihen scheitern in klassischen Diagrammen oft daran, dass unterschiedliche Wertebereiche und viele Signale nicht sinnvoll in einer Ansicht skalieren. weAnalyse setzt daher auf eine spezialisierte Visualisierung: Signale werden als gestapelte Einzelplots mit gemeinsamer Zeitachse dargestellt, sodass jedes Signal seine volle geometrische Ausprägung zeigt. Ein gemeinsamer Zoom- und Verschiebe-Mechanismus wirkt auf alle Diagramme gleichzeitig; zusätzlich kann zwischen aggregierter Übersicht und Detailauflösung gewechselt werden. Diese Darstellung ermöglicht präzise Ad-hoc-Analysen – gerade bei hochaufgelösten Daten und langen Historien.

Architektur & Performance – große Datenmengen interaktiv analysieren

Historische Analysen über große Zeiträume bedeuten schnell Millionen bis hunderte Millionen Datensätze. weAnalyse ist darauf ausgelegt, solche Datenmengen nicht nur zu speichern, sondern interaktiv auszuwerten. Dafür nutzen wir eine performante Analyse-Engine auf Basis von Polars sowie eine skalierbare Datenhaltung für Zeitreihen (z. B. InfluxDB 3, GreptimeDB). GreptimeDB bietet hierbei insbesondere Vorteile für cloud-native Skalierung und langfristige Historien. Ergänzt wird dies durch eine eigene Bild-/Videodatenbank, um auch visuelle Daten effizient zu verwalten. Das Ergebnis ist eine Analyseumgebung, die schnell reagiert und belastbare Voranalysen ermöglicht.

KI- und ML-Vorbereitung – aus Daten verlässliche Trainingsgrundlagen machen

Machine Learning funktioniert nur so gut wie die zugrundeliegenden Daten. weAnalyse unterstützt dabei, Zeitreihen zu synchronisieren, zu resamplen und in konsistente Trainingsdaten zu überführen – inklusive Kontext aus Betriebszuständen, Segmenten und relevanten Prozessparametern. Ebenso können visuelle Daten über Metadaten und Zeitachsen zuverlässig zugeordnet und für spätere Modelle vorbereitet werden. So entsteht eine nachvollziehbare Datenbasis für Prognosen, Qualitätsvorhersagen oder Condition Monitoring – ohne dass die Modellierung später an Datenchaos oder fehlender Plausibilität scheitert.

Anwendungsfelder – von Industrieprozessen bis Energieanlagen

weAnalyse ist branchenübergreifend einsetzbar: überall dort, wo viele Signale, lange Historien oder visuelle Prozessdaten zusammenkommen. Typische Anwendungsfelder sind Produktionsprozesse (z. B. Präzisionsbearbeitung, Laser-, Schweiß- oder Roboterprozesse), Anlagenbetrieb und Energieerzeugung sowie Qualitätssicherung und Instandhaltung. Entscheidend ist nicht die Branche, sondern das Analyseziel: Datenqualität sichern, Prozessverhalten verstehen, Abweichungen erkennen und Optimierung oder KI-Projekte belastbar vorbereiten.

Lösungsbeispiel – Biogas: Historische Analyse, Plausibilität und Schwellenwerte

Im Biogas-Umfeld wurde weAnalyse genutzt, um aus heterogenen Zeitreihen (Substratzufuhr, Rührwerk, Temperaturen, Gaszusammensetzung) stabile Erkenntnisse zu gewinnen. Neben der Plausibilitätsprüfung standen die Ableitung belastbarer Schwellenwerte sowie die Analyse atypischer Prozessverläufe im Fokus. Die spezialisierte Visualisierung ermöglicht dabei, viele Signale mit gemeinsamer Zeitachse zu untersuchen, ohne dass Wertbereiche die Lesbarkeit zerstören. Das Ergebnis sind nachvollziehbare Grenzwerte, schnellere Ursachenanalyse und eine verlässliche Grundlage für spätere Prognosen.