Grafische Darstellung von Datenpunkten.

Services
Maschinelles Lernen,
predictive Analytics
und Optimierung für
reale Anforderungen

Grafische Darstellung von Datenpunkten.

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Maschinelles Lernen,
predictive Analytics
und Optimierung für
reale Anforderungen

Um KI-Methoden wie maschinelles Lernen, predictive Analytics und Optimierung zielführend für Ihr Unternehmen umzusetzen, arbeiten wir eng mit Ihnen zusammen. Die beste Vorgehensweise für Sie kann ein Beratungsprojekt sein, die Lizensierung eines unserer Softwaretools, oder die Entwicklung der kundenspezifischen Lösung genau für Ihre Aufgabenstellung.

Gemeinsam finden wir die optimale Vorgehensweise

Um KI-Methoden wie maschinelles Lernen, predictive Analytics und Optimierung zielführend für Ihr Unternehmen umzusetzen, arbeiten wir eng mit Ihnen zusammen. Die beste Vorgehensweise für Sie kann ein Beratungsprojekt sein, die Lizensierung eines unserer Softwaretools, oder die Entwicklung der kundenspezifischen Lösung genau für Ihre Aufgabenstellung.

Gemeinsam finden wir die optimale Vorgehensweise

Consultingprojekte

Consultingprojekte

Darstellung von Personen und grafischen Knotenpunkten.

Am Anfang steht häufig ein Beratungsprojekt, das unter anderem die Form einer Analyse und Modellierung Ihrer Daten mit KI-Methoden haben kann. Dann analysieren wir Ihre Daten und liefern Ihnen Antworten und Erkenntnisse. Das können Einflussparametereinstellungen sein, die zu Qualitätsabweichungen in der Produktion führen, oder solche, die zum vorzeitigen Ausfall von Komponenten führen.

Ebenso können bisher unbekannte Interaktionen zwischen Prozessparametern aufgedeckt, Anomalien in den Daten identifiziert, und Vorhersagen über optimale Einstellungen abgeleitet werden. Dies sind nur einige von vielen möglichen Erkenntnissen.

Auch die Verwendung von Optimierverfahren, die Integration von Daten und die generelle Vorgehensweise bei KI-basierten Methoden können Gegenstand eines Beratungsprojektes sein.

Am Anfang steht häufig ein Beratungsprojekt, das unter anderem die Form einer Analyse und Modellierung Ihrer Daten mit KI-Methoden haben kann. Dann analysieren wir Ihre Daten und liefern Ihnen Antworten und Erkenntnisse. Das können Einflussparametereinstellungen sein, die zu Qualitätsabweichungen in der Produktion führen, oder solche, die zum vorzeitigen Ausfall von Komponenten führen.

Ebenso können bisher unbekannte Interaktionen zwischen Prozessparametern aufgedeckt, Anomalien in den Daten identifiziert, und Vorhersagen über optimale Einstellungen abgeleitet werden. Dies sind nur einige von vielen möglichen Erkenntnissen.

Auch die Verwendung von Optimierverfahren, die Integration von Daten und die generelle Vorgehensweise bei KI-basierten Methoden können Gegenstand eines Beratungsprojektes sein.

Beratungsgespräch vereinbaren
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Darstellung von Personen und grafischen Knotenpunkten.

Softwaretools

Softwaretools

Screenshot von ClearVu Analytics.

Für die Analyse von Daten, Modellbildung mit AutoML (automated machine learning) Methoden und Optimierung auf den Modellen haben wir ClearVu Analytics entwickelt. Diese Software kann entweder mit einem benutzerfreundlichen graphischen Interface oder als Python Package mit entsprechender Programmierschnittstelle erworben werden. Für die Verwendung von AutoML in Excel haben wir ebenfalls eine Einstiegslösung für Sie verfügbar gemacht.

ClearVu Solution Spaces unterstützt den Entwicklungsprozess durch die Automatisierung der Vorgehensweise zur kommunalen Auslegung, indem es maximale gültige Bereiche für die Auslegungsparameter findet. Dadurch können Engineering Designs mit größtmöglichem Umsetzungs- und Wiederverwendbarkeitspotential gefunden werden.

Für die Analyse von Daten, Modellbildung mit AutoML (automated machine learning) Methoden und Optimierung auf den Modellen haben wir ClearVu Analytics entwickelt. Diese Software kann entweder mit einem benutzerfreundlichen graphischen Interface oder als Python Package mit entsprechender Programmierschnittstelle erworben werden. Für die Verwendung von AutoML in Excel haben wir ebenfalls eine Einstiegslösung für Sie verfügbar gemacht.

ClearVu Solution Spaces unterstützt den Entwicklungsprozess durch die Automatisierung der Vorgehensweise zur kommunalen Auslegung, indem es maximale gültige Bereiche für die Auslegungsparameter findet. Dadurch können Engineering Designs mit größtmöglichem Umsetzungs- und Wiederverwendbarkeitspotential gefunden werden.

Zu unseren Softwaretools

Kundenspezifische Lösungsentwicklung

Kundenspezifische Lösungsentwicklung

Hand mit einer grafischen Darstellung eines Atoms mit Punkten eines neuronalen Netzes.

Wir entwickeln für Sie Lösungen, die die KI-Methoden für die Erfordernisse Ihrer Aufgabenstellung einsetzbar machen. Die spezifische Anwendung sowie die Einbindung in die IT-Umgebung in Ihrem Unternehmen stehen dabei im Vordergrund. Von Toolketten in der simulationsbasierten Entwicklung bis hin zur Einbindung in Produktionsprozesse stellen wir die volle Leistungsfähigkeit der KI-Methoden in Ihrem Prozessablauf sicher.

Wir entwickeln für Sie Lösungen, die die KI-Methoden für die Erfordernisse Ihrer Aufgabenstellung einsetzbar machen. Die spezifische Anwendung sowie die Einbindung in die IT-Umgebung in Ihrem Unternehmen stehen dabei im Vordergrund. Von Toolketten in der simulationsbasierten Entwicklung bis hin zur Einbindung in Produktionsprozesse stellen wir die volle Leistungsfähigkeit der KI-Methoden in Ihrem Prozessablauf sicher.

Erstgespräch vereinbaren
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Hand mit einer grafischen Darstellung eines Atoms mit Punkten eines neuronalen Netzes.

Anwendungsbereiche

Icon für Machine Learning

Machine Learning

Machine Learning bezeichnet eine Klasse von KI-Methoden, die aus Daten Zusammenhänge ableiten können. Diese Zusammenhänge können als prädiktive Modelle oder auch als explizit verwertbares Wissen aus den Daten gewonnen werden.

Automatic Machine Learning (AutoML) ist eine Weiterentwicklung, bei der die Lernmethoden automatisch für die jeweiligen Datenmengen und Aufgabenstellungen ausgewählt, validiert und optimiert werden. Unsere ClearVu Analytics Produktfamilie stellt diese Funktionalitäten zur Verfügung.

Adaptive Lernmethoden ermöglichen es zudem, dass die so erstellten Modelle kontinuierlich überprüft und im Falle von notwendigen Anpassungen automatisch nachtrainiert werden. Machine Learning ist ein mächtiges Instrument zur automatischen Modellierung von Daten und ist in vielen Bereichen einsetzbar, von der Entwicklung bis hin zu Produktions- und Logistikprozessen.

Icon für Process Optimization

Process Optimization

Die Kombination von künstlicher Intelligenz und Optimierung eignet sich hervorragend, um Produktionsprozesse hinsichtlich Produktqualität, Prozessstabilität, Ressourcenverbrauch oder anderer Kriterien zu optimieren. Dazu werden Prozessdaten gemeinsam analysiert und mit Hilfe des maschinellen Lernens Vorhersagemodelle abgeleitet, die das Zielkriterium – beispielsweise Produktqualität – aus den Prozessdaten vorhersagen können.

In Kombination mit einem nichtlinearen Optimierverfahren können dann Prozessparameter abgeleitet werden, die eine weitere Verbesserung des Zielkriteriums ermögliche. Umgekehrt ist es auch möglich, eher nachteilige Parametereinstellungen zu identifizieren und diese dann zu vermeiden. Falls mehrere Zielkriterien gleichzeitig optimiert werden sollen, kann dies mit Methoden der sogenannten Mehrzieloptimierung umgesetzt werden. Die Kombination maschinellen Lernens mit der Optimierung ist der Schlüssel zur erfolgreichen Prozessoptimierung.

Icon für Data Integration

Data Preprocessing und
Data Integration

Maschinelles Lernen, KI und Optimierung basieren auf Daten, die aus unterschiedlichen Quellen kommen können und oftmals unvollständig oder unzureichend für die Analyse vorbereitet sind. Die automatisierte Vorverarbeitung dieser Daten, das sogenannte Preprocessing, kann ebenfalls mit maschinellen Lernverfahren unterstützt werden. Die Kombination und Integration von Daten aus verschiedenen Quellen ist eine weitere wichtige Voraussetzung für die Anwendung von Lern- und Optimierverfahren.

Für beides haben wir die passenden Werkzeuge, die wir an Ihre Anforderungen anpassen, so dass die Methoden der KI bestmöglich einsetzbar werden. Die Resultate des maschinellen Lernens stellen wir durch Schnittstellen in Ihrer IT-Umgebung zur Verfügung, so dass sie direkt im Prozess nutzbar werden.

Icon für Predictive Maintenance

Predictive Maintenance

Mit Hilfe der datengetriebenen Modellierung mit AutoML-Methoden können aus geeigneten Daten auch Prognosemodelle für prädiktive Wartungsmaßnahmen – predictive Maintenance – abgeleitet werden. Mittels derartiger Modelle ist es möglich, die verbleibende Restlaufzeit (oft Remaining Useful Life, RUL, genannt) von Anlagenkomponenten vorherzusagen.

Das ermöglicht eine deutliche verbesserte Planung und damit auch Optimierung von Wartungsintervallen und Wartungsmaßnahmen und die Vermeidung von ungeplanten Produktionsstillständen.

Icon für Predictive Quality

Predictive Quality

Die Qualität von produzierten Komponenten hängt häufig von einer Vielfalt von Parametern ab, die die Prozesseinstellungen, Materialeigenschaften und andere Einflussgrößen umfassen. Im Zuge der Digitalisierung sind diese Daten heute in zunehmender Weise verfügbar. Mittels der datengetriebenen Modellierung mit AutoML-Methoden können aus derartigen Daten Prognosemodelle für die Produktqualität in Abhängigkeit von diesen Einflussparametern gelernt werden. Daraus können wir wesentliche Einflussparameter für die Produktqualität ableiten und, in Kombination mit unseren Optimieralgorithmen, Empfehlungen für optimale Parametereinstellungen geben, die die Produktqualität, Ausschussrate oder Nacharbeitsaufwände weiter verbessern können.

Kontakt

So erreichen Sie uns

Telefon

0231 97 00 340

E-Mail

Adresse

Joseph-von-Fraunhofer-Straße 20,
44227 Dortmund

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