Anwen­dun­gen für Maschi­nel­les Ler­nen und Künst­li­che Intel­li­genz

Was wir dar­un­ter ver­ste­hen

Gemein­sam mit Ihnen iden­ti­fi­zie­ren wir Use Cases, wel­che sich für die Anwen­dung von Algo­rith­men des maschi­nel­len Ler­nens und/oder neu­ro­na­ler Net­ze eig­nen. Bei­spie­le hier­für sind die auto­ma­ti­sche Klas­si­fi­zie­rung von Defekt­bil­dern und Wafer­si­gna­tu­ren, die Erken­nung von Ano­ma­lien und das Auf­spü­ren von kau­sa­len Zusam­men­hän­gen der im Pro­duk­ti­ons­um­feld anfal­len­den Daten wie Material‑, Qualitätskontroll‑, Sensor‑, Anla­gen- und Tracking­da­ten.

Wie wir es tun

Wir ver­mit­teln Ihnen die zum Ver­ständ­nis der Algo­rith­men not­wen­di­gen Grund­la­gen und erör­tern in Work­shops mit Ihren Tech­no­lo­gen und Pro­zess­ex­per­ten mög­li­che Anwen­dungs­be­rei­che. Mit unse­rem ‚Ana­ly­tic Lab‘ kön­nen wir Ihre Use Cases tes­ten und veri­fi­zie­ren. Durch Opti­mie­rung der Algo­rith­men wer­den Pro­to­ty­pen ent­wi­ckelt, wel­che zum einen gene­rel­le Poten­tia­le Ihrer Anwen­dun­gen erken­nen las­sen, sowie auch einen prag­ma­ti­schen Ansatz für den Ein­satz in der Pro­duk­ti­on ermög­li­chen sol­len. Nach einem erfolg­rei­chen ‚Pro­o­ve Of Con­cept‘ kön­nen die Anwen­dun­gen als Echt­zeit­an­wen­dun­gen imple­men­tiert wer­den.