Zeitreihenanalyse neu gedacht: Wenn Datenbank und KI verschmelzen

Moderne Zeitreihendatenbanken (TSDBs) ermöglichen nicht nur das effiziente Speichern, sondern auch die direkte Analyse industrieller Daten.

Pengcheng stellt zwei alternative Sichten auf dieselben Daten – baumartig für Gerätestrukturen, tabellarisch für skalierbare Auswertungen – sowie eingebettete KI-Modelle wie Timer und Timer-XL zur Prognose, Anomalieerkennung und Datenimputation innerhalb der Datenbank vor.

Anwendungsbeispiele aus IIoT-Projekten zeigen den praktischen Einsatz. Zudem zeigt er, wie durch die Kombination mit LLMs domänenspezifische KI-Zeitreihenexperten entstehen.

Vorkenntnisse

• Grundkenntnisse in Datenbanken, Zeitreihendaten oder IoT-Architekturen sind hilfreich
  
• Basiswissen zu KI oder Machine Learning ist von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich

Lernziele

• Konzepte zur Modellierung und Analyse von Zeitreihendaten
  
• Einsatzmöglichkeiten eingebetteter KI in TSDBs
  
• Praxisbeispiele aus IIoT-Anwendungen
  
• Überblick zur Kombination von Zeitreihenmodellen und LLMs