KI in der Produktion
Machine Learning, Computer Vision und Anomalieerkennung — nicht als Experiment, sondern direkt integriert in Ihre Fertigungsabläufe. Messbar, erklärbar, wartbar.
Anwendungsfälle
Predictive Maintenance
Vibrations-, Temperatur- und Drucksensoren erkennen Maschinenanomalien, bevor Ausfälle entstehen. 48h Frühwarnung statt Notfallreparatur.
Computer Vision
Kamerabasierte Qualitätsprüfung mit 95–99% Genauigkeit. Automatisches Ausschleusen ohne Produktionsstopp.
Optimierte Schichtplanung
ML-Modell kombiniert Qualifikationsprofile, Maschinenkapazitäten und historische Schichtdaten zu optimierten Schichtplänen.
OCR & Dokumentenverarbeitung
Automatische Klassifikation von Lieferscheinen, Prüfprotokollen und Fertigungsaufträgen — Bearbeitungszeit halbiert.
Unser KI-Ansatz
Datenerfassung & -aufbereitung
Kein ML ohne gute Daten. Wir erfassen die richtigen Signale, bereinigen sie und strukturieren sie für das Training.
Modell-Entwicklung & Training
Wir wählen die Methode, die für Ihren Anwendungsfall passt — nicht die trendigste. Oft ist ein einfaches Anomaliemodell besser als ein komplexes CNN.
Integration in bestehende Systeme
Das Modell läuft dort, wo es gebraucht wird: auf dem Edge-Device, im MES oder in der Cloud. Alerting über Teams, E-Mail oder Dashboard.
Monitoring & Kontinuierliches Training
Modelle driften mit der Zeit. Wir implementieren Monitoring, das Modellqualität überwacht und Nachtraining triggert.
Eingesetzte Technologien
Referenzprojekte
Häufige Fragen
Wie viele Daten brauchen wir für ein ML-Modell?
Das hängt stark vom Anwendungsfall ab. Für Anomalieerkennung reichen oft 4–8 Wochen Normalbetriebsdaten. Für Computer Vision brauchen wir typisch 5.000–15.000 Bilder.
Was passiert, wenn das Modell falsch liegt?
Wir bauen immer einen Human-in-the-Loop ein. Das Modell schlägt vor, der Mensch entscheidet — besonders in der Anfangsphase. Mit der Zeit steigt die Konfidenz.
Können wir KI on-premise betreiben, ohne Cloudzwang?
Ja. Wir setzen Edge-GPU oder lokale Inference-Server ein. Sensitive Produktionsdaten verlassen das Werk nicht.
Wie lange dauert es, bis ein erstes Modell produktiv ist?
Ein Anomalieerkennungsmodell kann in 4–6 Wochen produktiv gehen. Computer Vision dauert durch Datenerfassung und Training typisch 8–12 Wochen.