{"id":31890,"date":"2026-09-11T09:09:47","date_gmt":"2026-09-11T07:09:47","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=31890"},"modified":"2026-09-02T09:14:25","modified_gmt":"2026-09-02T07:14:25","slug":"kritische-entwicklungen-erkennen-bevor-sie-eintreten-interview-mit-dr-ing-arthur-rudek-von-treaveszu-snake-analytics","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=31890","title":{"rendered":"Kritische Entwicklungen erkennen, bevor sie eintreten&#8220; \u2013 Interview mit Dr.-Ing. Arthur Rudek von Treaveszu SNAKE-Analytics"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Interview Dr.-Ing. Arthur Rudek, Gesch\u00e4ftsf\u00fchrer Treaves GmbH<\/strong><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"768\" src=\"https:\/\/www.sysbus.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/TREAVES_Dr-Ing-Arthur-Rudek_CEO-002-1024x768.webp\" alt=\"\" class=\"wp-image-31893\" srcset=\"https:\/\/www.sysbus.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/TREAVES_Dr-Ing-Arthur-Rudek_CEO-002-1024x768.webp 1024w, https:\/\/www.sysbus.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/TREAVES_Dr-Ing-Arthur-Rudek_CEO-002-300x225.webp 300w, https:\/\/www.sysbus.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/TREAVES_Dr-Ing-Arthur-Rudek_CEO-002-768x576.webp 768w, https:\/\/www.sysbus.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/TREAVES_Dr-Ing-Arthur-Rudek_CEO-002.webp 1200w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Dr.-Ing. Arthur Rudek, Gesch\u00e4ftsf\u00fchrer Treaves GmbH &#8211; Quelle: Treaves<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em>sysbus: <strong>Auf welcher Grundlage basiert die Predicitive-Analytics-L\u00f6sung SNAKE?<\/strong><\/em><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Dr.-Ing. Arthur Rudek: <\/strong>Die Grundlage ist ein additives Komponentenmodell, das Zeitreihen nicht als untrennbares Ganzes betrachtet, sondern in Trend, Saisonalit\u00e4t, Ereignisse und zuf\u00e4llige Schwankungen aufschl\u00fcsselt. Jede Komponente l\u00e4sst sich durch die Analyse historischer Betriebsdaten mathematisch modellieren, fachlich interpretieren und pr\u00fcfen. Langfristige Entwicklungen werden \u00fcber den Trend beschrieben, wiederkehrende Lastprofile durch saisonale Muster erfasst und geplante Ereignisse wie Updates oder Wartungsarbeiten als separate, externe Einflussgr\u00f6\u00dfen in den Forecast integriert. Das Modell macht Unsicherheiten und nicht vollst\u00e4ndig erkl\u00e4rbare Beitr\u00e4ge transparent. Die Modellvorhersagen werden nachvollziehbar und kritische Entwicklungen k\u00f6nnen bereits vor ihrem Eintreten erkannt und erkl\u00e4rt werden.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Dr.-Ing. Arthur Rudek: Die Grundlage ist ein additives Komponentenmodell, das Zeitreihen nicht als untrennbares Ganzes betrachtet, sondern in Trend, Saisonalit\u00e4t, Ereignisse und zuf\u00e4llige Schwankungen aufschl\u00fcsselt. Jede Komponente l\u00e4sst sich durch die Analyse historischer Betriebsdaten mathematisch modellieren, fachlich interpretieren und pr\u00fcfen. Langfristige Entwicklungen werden \u00fcber den Trend beschrieben, wiederkehrende Lastprofile durch saisonale Muster erfasst und geplante Ereignisse wie Updates oder Wartungsarbeiten als separate, externe Einflussgr\u00f6\u00dfen in den Forecast integriert. 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