Ziel des Challenge-Owners war es, ein Predictive Maintenance für die Transportfahrzeuge zu implementieren, welches ein Ausfallvorhersage erlaubt. Durch Mustererkennung im bestehenden Alarmsystem sowie die Installation weiterer Sensorik soll ein Gesundheitszustand für jedes Fahrzeug abgebildet werden.

Die sensorgestützte Analyse menschlichen Verhaltens optimiert die Zusammenarbeit von Menschen und stationären Robotern im industriellen Umfeld und ermöglicht neue Mietmodelle für KMU.

Um die Wartung vorausschauend zu ermöglichen, müssen aus einer Vielzahl an Sensoren große Datenmengen ausgewertet werden. Jedoch beanspruchen Datenmengen in dieser Größe die Datenwege und -speicher. Wie könnte dieses Problem gelöst werden?