[Lösungen · Predictive Intelligence]
Treffen Sie bessere betriebliche Entscheidungen, bevor Probleme zu Kosten führen. Erkennen Sie Probleme früher, verkürzen Sie die Reaktionszeiten und reagieren Sie auf betriebliche Signale, bevor diese sich auf die Verfügbarkeit, die Qualität oder die Planung auswirken.
4–6
Vom Datenmodell zum Produktionsmodell „
“
Einsparungen durch die Vermeidung von Ausfallzeiten bei „
“
überwacht unter
echte Fabriken
täglich bearbeitete Anträge
[Die Praxis]
Ganz gleich, ob es darum geht, Ausfallzeiten zu reduzieren, die Prognosegenauigkeit zu verbessern, Trends bei Gewährleistungsansprüchen aufzudecken oder Produktionsentscheidungen zu optimieren – wir kombinieren prädiktive Modellierung, ML-Engineering und vorgefertigte Accelerators, die auf bewährten Anwendungsfällen aus der Fertigungsindustrie basieren. So können Unternehmen schneller von der Chance zu messbaren geschäftlichen Erfolgen gelangen, ohne bei Null anfangen zu müssen.
DATENWISSENSCHAFT
Nutzen Sie Vorhersagemodelle, um Anlagenausfälle zu antizipieren, Qualitätsprobleme zu erkennen, den Bedarf zu prognostizieren und betriebliche Trends frühzeitig zu erkennen, um rechtzeitig Maßnahmen ergreifen zu können.
KI- und ML-ENTWICKLUNG
Ein Modell schafft erst dann einen Mehrwert, wenn es in einen betrieblichen Prozess integriert wird. Wir unterstützen Unternehmen dabei, prädiktive Systeme einzuführen, zu überwachen und kontinuierlich zu verbessern, damit die Teams, die sich täglich darauf verlassen, ihnen vertrauen können.
ML-Produkte und -Plattformen
Bauen Sie auf Mustern auf, die in Anwendungsfällen aus den Bereichen Prognose, Instandhaltung, Qualität und Gewährleistung weiterentwickelt wurden, anstatt ganz von vorne anzufangen. Unsere wiederverwendbaren Frameworks und Implementierungsansätze tragen dazu bei, Risiken zu minimieren und die Zeit bis zur Wertschöpfung zu verkürzen.
[ BEWÄHRTE ANWENDUNGSFÄLLE ]
Es handelt sich hierbei nicht um Neuprojekte. Jeder Anwendungsfall wird auf der Grundlage bewährter Modelle, Architekturen und Implementierungsressourcen umgesetzt, die im Rahmen praktischer Einsätze in der Fertigungsindustrie und der Automobilbranche entwickelt wurden. Dies trägt dazu bei, Risiken zu minimieren und die Amortisationszeit zu verkürzen.
[KI/ML · Bedarfsplanung]
Verbessern Sie die Planungsgenauigkeit und erweitern Sie den Überblick über die Prozesse in den Bereichen Nachfrage, Bestand und Produktionsplanung.
21 → 1
Planungszyklus
zeit
21 → 1
Prognose zur Sicht
über 60 Mio. $
Jährliche Einsparungen durch „
“
[ML · IoT · Zuverlässigkeit]
Erkennen Sie Probleme an Anlagen frühzeitig und reduzieren Sie ungeplante Ausfallzeiten durch vorausschauende Überwachung von Betriebs- und Sensordaten.
97 %+
Anomalieerkennung
-Genauigkeit
50%
Weniger Ausfall
-Ereignisse
30.000+
Überwachte Vermögenswerte
[Computer Vision · Qualität]
Erkennen Sie Qualitätsprobleme bei Produktionsgeschwindigkeit durch automatisierte Sichtprüfung und kontinuierliche Prozessüberwachung.
6+
Fehlerklassen
-Bereitstellung
Zeile
Geschwindigkeit Echtzeit-
-Prüfung
Rund um die Uhr
Überwachung der Produktions
[NLP + ML · Qualität · Gewährleistung]
Verwandeln Sie Schadens- und Servicedaten in Erkenntnisse, die dazu beitragen, das Garantierisiko zu senken und die Produktqualität zu verbessern.
10x
, bearbeitete Anträge pro Tag
90%
Kürzere Bearbeitungs
szeit
über 30 Mio. $
Garantiekosten
-Einsparung
[ML · Optimierung · Lieferkette]
Optimieren Sie Entscheidungen in den Bereichen Produktion, Lagerhaltung und Logistik, indem Sie betriebliche Einschränkungen, Prognosen und Kosten gegeneinander abwägen.
40%
Bessere Teile
planung
100%
Transparenz bei Kostenfaktoren
Mehrere Regionen
Skalierbarkeit
[Nachgewiesene Ergebnisse]
Die folgenden Ergebnisse zeigen, was passiert, wenn Unternehmen Risiken früher erkennen, schneller handeln und Betriebsdaten in bessere Entscheidungen umsetzen.
Zuverlässigkeit
Genauigkeit der Anomalieerkennung bei der vorausschauenden Instandhaltung in der Produktion
Qualität
Mehr Garantieanträge werden täglich mithilfe von NLP-Analysen bearbeitet
Maßstab
Anlagen, die in realen Fertigungsbereichen auf Ausfälle überwacht werden
Effizienz
Schnellere Bearbeitung von Schadensfällen und effizientere Kategorisierung
[Mit wem wir zusammenarbeiten]
Unsere Projekte im Bereich Predictive Intelligence richten sich an Führungskräfte aus den Bereichen Betrieb, Qualität und Lieferkette in Fertigungs- und Automobilunternehmen, die Modelle benötigen, die den Betrieb vor Ort grundlegend verändern.
[Für den Vizepräsidenten für den operativen Bereich]
Erkennen Sie Ausfälle, bevor sie die Produktion zum Erliegen bringen. Stellen Sie von reaktiver auf planmäßige Instandhaltung um, reduzieren Sie ungeplante Ausfallzeiten und verbessern Sie die Zuverlässigkeit Ihrer Anlagen in groß angelegten Betriebsabläufen.
[Für den Vizepräsidenten für Qualität]
Verbessern Sie die Qualitätsergebnisse, indem Sie Fehler früher erkennen, Prüfprozesse optimieren und neue Qualitätstrends aufdecken, die in den Produktions-, Service- und Garantiedaten verborgen sind.
[Für Führungskräfte im Bereich Lieferkette]
Planen Sie mit größerer Sicherheit, indem Sie die Prognosegenauigkeit verbessern, den Planungshorizont erweitern und widerstandsfähigere Bestands- und Produktionsstrategien entwickeln.
[Häufig gestellte Fragen]
Unsere Accelerators basieren auf bewährten Architekturen, sodass die meisten bereits nach 4 bis 6 Wochen produktionsreif sind – im Gegensatz zu den mehrmonatigen Zeiträumen, die bei einer Datenwissenschaftsentwicklung von Grund auf üblich sind. Der Accelerator wird auf Ihre Daten und Ihren betrieblichen Kontext abgestimmt, von Ihren Ingenieuren validiert und in Ihren bestehenden Workflow integriert.
Ein Pilotprojekt belegt, dass ein Modell mit historischen Daten funktioniert. Ein Produktionsmodell wird kontinuierlich mit Live-Daten betrieben, auf Abweichungen überwacht, anhand neuer Muster neu trainiert und dort eingebunden, wo Entscheidungen getroffen werden. Wir entwickeln von Anfang an für den Produktionseinsatz – einschließlich „Human-in-the-Loop“-Validierung, Überwachung und Nachtraining.
Nein. Unsere Accelerator-Lösungen sind darauf ausgelegt, auch aus den unvollständigen Daten, über die die meisten Hersteller tatsächlich verfügen, einen Mehrwert zu generieren. Wenn die Datenbasis gestärkt werden muss, wird dieser Arbeitsaufwand ausdrücklich abgegrenzt und parallel durchgeführt; er ist keine Voraussetzung für das erste Serienmodell.
In der Produktion hat die Anomalieerkennung eine Genauigkeit von über 97 % erreicht, und die Nachfrageprognose hat den Planungshorizont von 13 Wochen auf das gesamte Jahr ausgeweitet, wodurch sich die Planungszyklen von 21 Tagen auf einen Tag verkürzt haben. Die Genauigkeit wird vor der Bereitstellung stets anhand Ihrer eigenen Daten überprüft und als Basiswert festgelegt.
Jedes Vorhersagesystem ist von Grund auf als „Human-in-the-Loop“-System konzipiert. Ingenieure validieren die Ergebnisse, Modelle geben Konfidenzwerte an, und die Bediener behalten die endgültige Entscheidungsgewalt. Die KI beschleunigt die Entscheidungsfindung; sie ersetzt den Menschen dabei nicht.
[Weiterlesen]
Unsere KI-Beratungsprojekte richten sich an Führungskräfte in Fertigungs- und Automobilunternehmen, die es leid sind, dass KI-Pilotprojekte nie in die Produktion gelangen, und die bereit sind, innerhalb eines Quartals messbare Ergebnisse zu erzielen.
Lösungen · think
Ermitteln Sie die KI-Möglichkeiten, die am ehesten dazu beitragen, die betriebliche Leistung zu verbessern, Kosten zu senken und einen messbaren geschäftlichen Mehrwert zu erzielen.
Lösungen · think
Ermöglichen Sie Teams einen schnelleren Zugriff auf zuverlässige Erkenntnisse durch kontrollierte Analysen, Transparenz bei den KPIs und den Zugriff auf Unternehmensdaten in natürlicher Sprache.
Lösungen · Erstellen
Reduzieren Sie den manuellen Aufwand, beschleunigen Sie Entscheidungsprozesse und erleichtern Sie den Zugriff auf betriebliches Wissen mithilfe von KI-Assistenten, Agenten und intelligenter Automatisierung.
