Machine & Deep Learning

Bahnbrechende Möglichkeiten durch künstliche Intelligenz

Deep Learning ermöglicht es, komplexe Datenmuster zu erkennen und vorherzusagen.

Predictive Maintenance

Vorhersage des Wartungsbedarfs von Maschinen und Anlagen

Durch den Einsatz von Sensoren und KI-Modellen können bevorstehende Wartungen an Maschinen präzise vorhergesagt werden. Dies minimiert Ausfallzeiten in der Produktion, da Maschinen bereits vor einem möglichen Ausfall gewartet werden können. Durch dieses präventive Eingreifen erhöht sich die Lebensdauer der Maschinen erheblich. Zudem werden die Kosten, die durch ungeplante Ausfälle entstehen, signifikant reduziert und die Produktion optimal ausgelastet.

Datensammeln

Sensoren, Wartungshistorie, Betriebsdaten, Wetter, …

Datenaufbereitung

Analyse, Normalisieren, Lücken füllen

Modellentwicklung

Regression, Klassifikation, Zeitreihenanalyse

Validierung

Test mit echten Daten

Implementierung

Integration in Produktion

Betrieb

Neutrainings, Optimierungen

Umsatzprognosen

Prognostizierung zukünftiger Umsätze basierend auf historischen Daten

Deep Learning-Modelle können Umsatztrends und saisonale Schwankungen analysieren, um präzise Prognosen zu erstellen. Dies unterstützt die Planung und Entscheidungsfindung im Vertrieb und im Marketing. Dabei werden weitere Faktoren direkt mit berücksichtigt:

  • Analyse historischer Verkaufsdaten
  • Anreicherung mit „externen“ Daten/Einflüssen: Marketingausgaben, Saisonalen Schwankungen, demografischen Daten, Firmenwachstum, Inflation, …
  • Erkennen von Mustern und Trends durch alle gegebenen Faktoren (Features)
  • Fundierte Entscheidungen bzgl. Lagerbeständen, Personalplanung und von Marketingstrategien

Objektklassifizierung

Deep Learning kann in der Bildverarbeitung eingesetzt werden, um Objekte in Bildern zu erkennen und zu klassifizieren. Dies ist besonders nützlich in der Qualitätskontrolle und bei der Ausschusserkennung in der Produktion. Darüber hinaus gibt es vielfältige Anwendungsbereiche wie …

  • Sicherheitsmechanismen: Personen im Gefahrenbereich? Wird ein Helm getragen?
  • Fertigungsüberwachung: Wurden alle Anbauteile in der Produktionslinie verbaut?

Objekterkennung

Die Objekterkennung spielt eine zentrale Rolle in der modernen Fertigungsüberwachung und ermöglicht so  eine präzise und effiziente Kontrolle des Produktionsprozesses. Sie wird zur Erkennung von Waren und Produkten eingesetzt, was eine automatisierte und fehlerfreie Identifikation und Sortierung ermöglicht. Bei der Qualitätskontrolle im Wareneingang sorgt die Objekterkennung dafür, dass nur einwandfreie Produkte weiterverarbeitet werden, indem sie Mängel und Abweichungen sofort erkennt. Darüber hinaus findet die Personenerkennung Anwendung in sicherheitskritischen Bereichen, um den Zugang zu sensiblen Zonen zu kontrollieren und die Sicherheit im Betrieb zu gewährleisten.