Künstliche Intelligenz
Von der Use-Case-Analyse über Modelltraining bis zum produktiven Betrieb bringen wir industrielle KI zuverlässig von der Idee in die Anlage.
Von der Idee zur KI-Lösung – Strategie, Daten und Modelle
Erfolgreiche KI beginnt mit dem richtigen Anwendungsfall. Wir identifizieren und bewerten KI-Use-Cases nach Nutzen und Machbarkeit – inklusive Proof of Concept – und definieren klare Ziele und Erfolgskriterien. Darauf folgt die Datenstrategie: Bewertung von Datenverfügbarkeit und -qualität, passende Architekturen wie Data Lake oder Time Series Database sowie die Auswahl von Modellen, Frameworks und Toolchain über On-Premise, Cloud und Edge. Mit Datenaufbereitung, Feature Engineering, robuster Validierung und Explainable AI entstehen belastbare, nachvollziehbare Modelle.
KI in der Produktion – von Predictive Maintenance bis Computer Vision
Im industriellen Einsatz schafft KI messbaren Mehrwert. Wir entwickeln Qualitäts- und Ausschussprognosen, optimieren Prozessparameter datenbasiert und binden die Ergebnisse in MES-, ERP- und Steuerungssysteme ein. Für Predictive Maintenance liefern wir Zustands- und Restlebensdauerprognosen, Anomalie-Früherkennung und Echtzeit-Warnsysteme. Dazu kommen Data Insights mit interaktiven Dashboards, Computer Vision für optische Fehlererkennung, Objekterkennung und OCR sowie NLP für den einfachen Zugang zu Informationen.
Zuverlässiger Betrieb & KI-Kompetenz – MLOps, Edge und Enablement
Damit KI dauerhaft wirkt, betreiben wir Modelle professionell: Deployment über REST, Docker und Kubernetes, CI/CD-Pipelines mit automatisiertem Retraining sowie Drift- und Performance-Monitoring. Für latenzarme Verarbeitung bringen wir Modelle auf Edge Devices und binden sie über OPC UA, MQTT und REST in Anlagen und Steuerungen ein. In crossfunktionalen Teams arbeiten Data Scientists und Fachexperten zusammen – ergänzt um Schulung, Wissenstransfer und Explainable AI für Transparenz und Vertrauen.
