Branche
12 Lösungen
Sensorbasierte ML-Systeme, die Anlagenausfälle vorhersagen, bevor sie eintreten — unter Nutzung von Vibrations-, Temperatur- und Stromdaten zur Wartungsplanung vor produktionsunterbrechenden Ausfällen.
Computer-Vision-Systeme, die an Produktionslinien eingesetzt werden und Teile und Oberflächen auf Defekte prüfen, mit höherer Geschwindigkeit und Genauigkeit als die manuelle Inspektion — ganz ohne Inspektionsermüdung.
AI-Systeme, die durchgängige Lieferkettenvariablen modellieren — Durchlaufzeiten, Bedarfssignale, Bestände und Logistikkosten — um die Gesamtlieferkosten zu minimieren und das Risiko von Fehlbeständen zu reduzieren.
Industrielle Konnektivitätsarchitektur, die Maschinen, Sensoren und Produktionslinien über industrielle IoT-Protokolle verbindet — für Echtzeitüberwachung, Steuerung und datengesteuerten Betrieb.
AI-gestützte Planungssysteme, die Bedarfsprognosen in optimierte Produktionsprogramme übersetzen — und dabei Maschinenkapazität, Material und Personaleinschränkungen in Echtzeit ausbalancieren.
Bedarfsprognosemodelle auf SKU-Ebene unter Einbeziehung von Saisonalität, Promotionen und externen Signalen — zur Verbesserung der Genauigkeit der Produktions- und Beschaffungsplanung über das gesamte Produktsortiment.
Datensysteme, die Produkte von der Konstruktion bis zum End of Life verfolgen — technische Änderungen, Konformitätsstatus, Lieferantenqualifikationen und Feldleistung in einem einzigen vernetzten Modell erfassen.
Generative-KI-Tools, die Ingenieuren helfen, Designvarianten zu erkunden, Spezifikationen zu verfassen, technische Normen zu durchsuchen und die Zeit vom Konzept zum validierten Prototyp zu verkürzen.
Analytik- und Automatisierungssysteme, die auf die Verbesserung des Durchsatzes, die Reduktion von Verschwendung und die Senkung der Produktionsstückkosten ausgerichtet sind — gemessen an OEE- und Stückkostenreferenzwerten.
Umfassende Entwicklung von MES, Qualitätsmanagementsystemen und Industriesoftware mit ERP- und Werkstattanbindung — konzipiert für die Zuverlässigkeitsanforderungen des Dauerbetriebs.
Beratungsmandate, die Herstellern helfen, eine phasenweise Industrie-4.0-Roadmap zu entwickeln — von IoT-Konnektivität und Dateninfrastruktur bis hin zu autonomen Entscheidungssystemen.
Durchgängige ML-Modellentwicklung für Industrieanwendungen — von Rohsensordaten und Feature-Engineering über Deployment in Produktion auf Edge- oder Cloud-Infrastruktur.
