KI-Engineering
Deep Learning ist aus der modernen Bildverarbeitung nicht mehr wegzudenken und Convolutional Neural Networks haben sich als Standardverfahren etabliert, um Objekte in Bildern automatisch pixelgenau zu erkennen. Aber auch in vielen anderen Bereichen eröffnen Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) neue Möglichkeiten, komplexe Zusammenhänge in Daten aufzudecken und zu modellieren.
Auch das Potenzial bereits vorhandener Anlagendaten lässt sich mit Machine Learning besser ausschöpfen, um Prozesse datengetrieben zu optimieren. So können in Industrieanlagen kontinuierlich gemessene Sensordaten mittels KI-Modellen intelligent verknüpft werden, um aussagekräftige Kenngrößen für die aktuelle Prozessqualität in Echtzeit zu berechnen. Insbesondere dort, wo die Prozesssteuerung sich auf stichprobenartige Laborbewertungen der produzierten Produktqualität stützt, bietet die Ergänzung der Laboranalyse um eine kontinuierliche Echtzeit-Schätzung der relevanten Qualitätsmerkmale einen erheblichen Mehrwert für die Prozessoptimierung und ggf. sogar neue, innovative Regelungsmöglichkeiten.
Unsere Expertise umfasst die gesamte Bandbreite von überwachten und unüberwachten Maschinelle Lernverfahren (ML) bis hin zu Deep Learning (DL), sodass je nach Fragestellung und Datengrundlage die passende Methode zum Einsatz kommen kann. Besonderes Augenmerk in der Machine-Learning-Pipeline legen wir auf die Aufbereitung der Daten aus verschiedenen heterogenen (Sensor-)Quellen, um diese nutzbar zu machen – egal ob skalare (Sensor-)Daten, Zeitreihen oder Bilddaten.
Schauen Sie Sich hierzu unsere Dienstleistungen rund ums Datenmanagement sowie Beispiele für unsere KI-basierten Ansätze an