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| title: Sensor Data Analyzer | |
| emoji: 📡 | |
| colorFrom: blue | |
| colorTo: indigo | |
| sdk: static | |
| app_file: index.html | |
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| license: mit | |
| short_description: Sensordaten lokal analysieren und Anomalien erkennen. | |
| # Sensor Data Analyzer | |
| **Sensordaten direkt im Browser analysieren, visualisieren und Auffälligkeiten erkennen.** | |
| Sensor Data Analyzer ist ein kostenloses Tool der unabhängigen Hugging-Face-Organisation **Sensorik**. | |
| Das Tool eignet sich für CSV-basierte Messreihen aus Bereichen wie: | |
| - Temperatur | |
| - Luftfeuchtigkeit | |
| - Druck | |
| - Strom und Spannung | |
| - Vibration | |
| - Maschinenzustände | |
| - IoT | |
| - Umweltmessung | |
| - Energie | |
| - Labor- und Versuchsdaten | |
| ## Funktionen | |
| - CSV-Dateien lokal im Browser öffnen | |
| - Trennzeichen automatisch erkennen | |
| - numerische Messspalten automatisch erkennen | |
| - Zeit-/Indexspalte auswählen | |
| - Messwerte visualisieren | |
| - Mittelwert, Median, Minimum, Maximum und Standardabweichung berechnen | |
| - gleitenden Mittelwert anzeigen | |
| - Anomalien über robuste MAD-Analyse erkennen | |
| - Empfindlichkeit der Erkennung einstellen | |
| - auffällige Messwerte tabellarisch anzeigen | |
| - erkannte Anomalien als CSV exportieren | |
| - Beispieldatensatz direkt im Tool laden | |
| - responsive Oberfläche für Desktop und Mobilgeräte | |
| ## Datenschutz | |
| **Die Verarbeitung erfolgt vollständig lokal im Browser.** | |
| Dieser Static Space überträgt hochgeladene CSV-Dateien oder Messwerte nicht an einen Server. | |
| ## Warum MAD? | |
| Für die automatische Auffälligkeitserkennung verwendet das Tool eine robuste Methode auf Basis von | |
| **Median Absolute Deviation (MAD)**. | |
| Sie ist gegenüber einzelnen Extremwerten häufig robuster als ein klassischer Z-Score. | |
| Eine erkannte Anomalie bedeutet jedoch **nicht automatisch**, dass ein Sensor oder eine Maschine defekt ist. | |
| ## Beispiel | |
| Eine Messreihe wie: | |
| ```text | |
| timestamp,temperature | |
| 10:00,68.2 | |
| 10:01,68.5 | |
| 10:02,68.1 | |
| 10:03,92.7 | |
| 10:04,68.4 | |
| ``` | |
| kann den Messwert `92.7` als auffällig markieren. | |
| Die Ursache muss anschließend fachlich untersucht werden. | |
| ## Mögliche Einsatzbereiche | |
| - schnelle Erstprüfung von Sensordaten | |
| - Datenqualität | |
| - IoT-Debugging | |
| - Maschinenüberwachung | |
| - Predictive-Maintenance-Prototyping | |
| - Umwelt- und Energiedaten | |
| - Lehre und Demonstration | |
| - Vorbereitung von Machine-Learning-Datasets | |
| ## Einschränkungen | |
| Das Tool ist bewusst leichtgewichtig. | |
| Es berücksichtigt unter anderem nicht automatisch: | |
| - physikalische Grenzwerte | |
| - Sensor-Kalibrierung | |
| - saisonale Effekte | |
| - komplexe Trendbrüche | |
| - mehrere gekoppelte Sensorsignale | |
| - Maschinen- oder Prozesskontext | |
| Für sicherheitskritische oder industrielle Entscheidungen ist eine fachliche Validierung erforderlich. | |
| ## Wichtiger Hinweis | |
| Sensor Data Analyzer ist ein **Analyse-, Lern- und Prototyping-Werkzeug**. | |
| Er ist kein zertifiziertes: | |
| - Messsystem | |
| - Diagnosesystem | |
| - Sicherheitssystem | |
| - Steuerungssystem | |
| - Predictive-Maintenance-System | |
| Ergebnisse können unvollständig, fehlerhaft oder kontextabhängig sein. | |
| ## Unabhängigkeit | |
| **Sensorik** ist eine unabhängige Hugging-Face-Community-Organisation und nicht mit einem Sensorhersteller, Industrieunternehmen, Forschungsinstitut oder Hugging Face offiziell verbunden. | |
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| **Messen. Verstehen. Erkennen. Intelligent reagieren.** | |