Die fortschreitende Vernetzung von industriellen Anlagen liefert eine zunehmende Datenmenge, die im Betrieb zur Verfügung stehen. Für den Menschen ist es meist nicht mehr möglich diese Informationsmenge zu überschauen und Erkenntnisse daraus zu ziehen. Mit der Entwicklung immer leistungsfähigerer Prozessoren, sind für diesen Einsatz Verfahren des maschinellen Lernens in den Fokus gerückt. In diesem Projekt sollen die vorhandenen Verfahren, die zumeist auf physikalischen Modellen basieren, ergänzt werden, um so eine umfassende Überwachung ermöglichen. Der Fokus liegt dabei auf nichtlinearen Systemen, die nur schwer durch physikalische Modelle beschrieben werden können.
