ANWÄNDUNGSFÄLLE

Papier

Automobil

Automatische Erkennung und Klassifizierung von Fehlern

Implementierung eines automatischen Klassifizierungssystems mittels sogenannter gefalteter neuronaler Netze für Defekte in Stahlblechen, die während des Produktionsprozesses entstehen. Ziele Automatische Qualitätsprüfung der Stahlplatten, Blechen o.ä. Erhöhung der Qualität des Endergebnisses im Produktionsprozess Lokalisieren Sie die kritischen Phasen des Produktionsprozesses Der Produktionsprozess von Stahlplatten ist besonders sensibel. Es gibt eine große Anzahl von Prozessen, und schon […]

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Mantenimiento productivo
Automobil

Predictive Maintenance in der Produktionskette

Mit Hilfe von prädiktiven Algorithmen sind wir in der Lage, das übliche Verhalten einer Maschine zu erkennen und Alarme zu erzeugen, sobald Anomalien erkannt werden. Dies ermöglicht uns, eine gezielte proaktive Wartung, entsprechend der Überwachung der Maschinen, durchzuführen und mehr Wissen und Transparenz über den Zustand der Anlagen zu haben. Ziele Anormales Verhalten identifizieren Führen […]

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Predicción de la demanda
Automobil

Bedarfsvorhersage

Mit univarianten oder multivarianten Methoden können wir Zeitreihen von Verbrauch, Produktion oder Ausgaben vorhersagen. Diese werden in sogenannte ETL-Prozesse zur Datenverarbeitung integriert und die Algorithmen, die die besten Ergebnisse liefern, ausgewählt, um stets die besten Vorhersagen für den Absatz und damit für die Bedarfe bis auf Komponentenebene zu liefern. Ziele Erstellen von Vorhersagen, die Informationen […]

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BLOG

Neueste Blogbeiträge

KI-Agent Dokumentenmanagement – aisQ AGENT für Hausverwalter
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Wie ein KI-Agent die Hausverwaltung neu denkt

Ein KI-Agent im Dokumentenmanagement erzeugt dann Mehrwert, wenn er sich der Logik eines Geschäftsmodells anpasst. Ein gutes Beispiel dafür ist das Projekt, das wir gemeinsam mit INNOVA aus der LAE-Gruppe umgesetzt haben: ein KI-gestützter Dokumenten-Chat für Hausverwalter, der bereits über 3,6 Millionen Dokumente verarbeitet hat und täglich von Hunderten von Verwaltern genutzt wird. Die Herausforderung: […]

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Warum 9 von 10
KI-Projekten scheitern

Warum KI-Projekte scheitern, ist für viele Entscheider eine unbequeme Frage. Für etablierte Unternehmen aus Logistik, Transport, Handel und Produktion ist Künstliche Intelligenz längst keine Zukunftsfrage mehr, sondern eine akute Entscheidung mit Budgetfolgen. Gerade in diesen Branchen, mit gewachsenen IT-Landschaften, verteilten Standorten und oft knappen Kapazitäten in den Fachbereichen, zeigt sich ein Muster, das mehrere aktuelle […]

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