Entwicklung prädiktiver ML-Modelle für die Fertigungsindustrie

ML-Modellentwicklung für die Fertigungsindustrie unterscheidet sich von klassischer Data-Science-Arbeit. Daten stammen aus Sensoren, Historians und SCADA-Systemen statt aus Datenbanken. Feature-Engineering erfordert Fachwissen über die physikalischen Prozesse. Modelle müssen häufig auf Edge-Geräten mit begrenzter Rechenleistung laufen. Und die Kosten einer Fehlprognose — ein unnötiger Anlagenstillstand oder ein unerkannter Defekt — werden in Produktionszeit gemessen, nicht in Klickraten.

Was wir liefern

Wir entwickeln durchgängige ML-Pipelines für industrielle Anwendungsfälle: prädiktive Wartung, Qualitätsprognose, Ausbeuteoptimierung und Energieverbrauchsmodellierung. Unsere Ingenieure beherrschen sowohl die ML- als auch die Verfahrenstechnik-Dimension. Modelle werden auf Edge-Hardware oder Cloud-Plattformen mit Überwachungspipelines deployed, die Datendrift und Prognosegenauigkeitsverschlechterung erkennen — und ein Nachtraining auslösen, bevor die Leistung ein betriebsrelevantes Niveau erreicht.