Referenzen
Siemens
Predictive Analytics Partner für Predictive Services
T-Systems
Vorausschauende Qualitätssteuerung
Deutsche Bahn
Totalschaden durch vorausschauende Wartung vermeidbar
EnBW: Volles Potential der Ökostrom-Nutzung
Innovative analytische Verfahren ermöglichen zukunftsweisende Ökostrom-Lösungen
BASF: Kapazitätsplanung
Kapazitätsplanung: 5 – 10 % Kostenreduktionspotenzial
SAP
Der 1. reine Predictive Analytics-Partner in Deutschland
Bosch
Vorausschauende Qualitätsanalysen in der Produktion
Opel
Selbstlernende Prognosen zur Optimierung des Kraftwerkbetriebes und der Stromvermarktung
Knauf
Ursachenforschung und Optimierung der Qualitätsparameter in der Produktion
ZF
Selbstlernende KI verbessert Produktionsqualität in komplexer Variantenverarbeitung: 20% schneller Fehler finden
Polizei
Aufdeckung von Kommunikationsmustern in der Bandenkriminalität
EVO: Maschinensteuerung
Wärmerückgewinnung spart 25 % der Energie ein
NTT Facilities
Ausfallprognose für kritische Klimaanlagensysteme
LG: Vorausschauendes Klimatisieren
Adaptive Hotellösung zur Reduzierung der Energiekosten
RES-COM
Forschungsprojekt Industrie 4.0
Dillinger Hütte
Energie-Bedarfsanalyse
Koehler Paper Group
Vorausschauende Qualitätsanalysen in der Produktion
Stadtwerke Saarlouis: Prognose Erneuerbarer Energie
Flexible und präzise Prognose trotz starker Volatilität
Bartz Werke
Reduzierung Energieressourcen in der Gusstechnik
Bundesministerium für Bildung und Forschung
Forschungsprojekt Industrie 4.0
Saarstahl
Logistikoptimierung
Netzwerke Saarlouis: Gas-Regelenergie
Doppelt so genau wie State of the Art-Lösungen
Wittenstein
Vorausschauende Wartung
DFKI
Forschungsprojekt Industrie 4.0
Hager Group
Vorausschauende Energieflusssteuerung
DesigNetz
Das Betriebssystem für die Energiewende
Mobil saar
Forschungsprojekt Mobility 4.0
CyProS
Forschungsprojekt Industrie 4.0
Guided AB
Vorausschauende und selbstlernende Hausautomatisierung
Bundesministerium für Verkehr, Bau und Stadtentwicklung
Forschungsprojekt Industrie 4.0
Vicar
Kundenanalyse und -empfehlung
Dank selbstlernender Künstlicher Intelligenz hat sich unsere Standardsoftware in unterschiedlichen
Branchen bewiesen und verbessert einerseits die Ergebnisse unserer Kunden. Andererseits werden laufende
Kosten deutlich reduziert, da notwendige Änderungen aufgrund veränderter Prozesse automatisch von der
Selbstlernalgorithmik erlernt werden, so dass kein Data Scientist im operativen Betrieb Hand
anlegen muss.
Branchen
Künstliche Intelligenz wird quer durch alle Branchen eingesetzt. Die "hot topics" sind oft die gleichen:
Um Ihnen aber ein besseres Verständnis darüber zu geben, welche analytischen Fragestellungen andere Firmen mit
unserer selbstlernenden PREDICTIVE INTELLIGENCE-Lösung beantworten, sind im folgenden einige Beispiele aufgelistet.
Automobilhersteller / -zulieferer
Selbstlernende PREDICTIVE INTELLIGNECE
-
Analysiert Maschinen und Anlagen, wie bspw.
- Roboter (Schweißen, Lackieren, Bewegen, …), Press-/Stanzanlagen, etc.
für
- Qualitätsbewertung / Qualitätsprognose (z.B. Karosserieverschweißung),
Vorausschauende Wartung (z.B. Schweißzange, Kabelpaket, Getriebe oder gesamter Antriebsstrang)
-
Analysiert Ende-zu-Ende Produktionsprozesse
- Für Getriebe oder andere Autoteile
- Um versteckte Ursachen aufzudecken, die zu Minderqualität führen, obwohl alle durchgeführten
Produktionsschritte gemäß der Spezifikation waren
-
Analysiert Energieverbrauch
- Für unterschiedliche Anlagen oder ganze Werke für Wärme und Strom
- Um Energiekosten zu reduzieren
oder um automatische Empfehlungen an Kraftwerksbetreiber und Stromhändler zu geben.
Stückfertigung
Selbstlernende PREDICTIVE INTELLIGNECE
-
Analysiert Maschinen und Anlagen wie bspw.
- Press-/Stanzanlagen, Zerspanungsanlagen, usw.
Für
- Qualitätsbewertung / Qualitätsprognose
(z.B. Herstellmaschinen für Einspritzpumpen)
Vorausschauende Wartung
(z.B. für Kabelschuh-Produktionsmaschinen)
-
Analysiert Ende-zu-Ende Produktionsprozesse
- Für Produkte wie Halbleiter
- Um versteckte Ursachen aufzudecken, die zu Minderqualität führen, obwohl alle durchgeführten Produktionsschritte gemäß der Spezifikation waren
-
Analysiert Energieverbrauch
- Für unterschiedliche Anlagen oder ganze Werke für Wärme und Strom
- Um Energiekosten zu reduzieren
um automatische Empfehlungen an Kraftwerksbetreiber und Stromhändler zu geben.
Prozessindustrie
Selbstlernende PREDICTIVE INTELLIGNECE
-
Analysiert Material, wie bspw.
- Stahl, Papier, Zement, Glas, Chemikalien, usw.
Für
- Qualitätsbewertung / Qualitätsprognose
(z.B. Papier- oder Zementqualität)
Vorausschauende Wartung
(z.B. Walzwerk)
-
Analysiert Ende-zu-Ende Produktionsprozesse
- Für Gipsprodukte oder andere Prozessindustrie-Produkte
- Um versteckte Ursachen aufzudecken, die zu Minderqualität führen, obwohl alle durchgeführten Produktionsschritte gemäß der Spezifikation waren.
-
Analysiert Energieverbrauch
- Für komplexe Maschinen wie bspw. Zementmühle oder Stahlöfen
- Um Energiekosten zu reduzieren
Ursache-Wirkungsketten für den hohen Energieverbrauch aufzudecken.
Logistik
Selbstlernende PREDICTIVE INTELLIGNECE
-
Analysiert Maschinen und Anlagen, wie bspw.
- Lokomotiven, Waggons, Gleisinfrastruktur, ...
für
- Vorausschauende Wartung (z.B. Motoren, Klimaanlagen)
-
Analysiert Transportbedarfe
- Z.B. für Material von der Fabrik zum Hafen oder für Passagiere an Knotenpunkten
- Um unterschiedliche Bedarfe hochgenau vorherzusagen, so dass Lokomotiven, Waggons, Personal, ... besser eingeplant werden kann
-
Analysiert Energieverbrauch
- Für Lokomotiven oder Elektroautos
- Gibt Handlungsempfehlungen für den Fahrer, wie der Energieverbrauch reduziert werden kann, ohne negative Auswirkungen auf den Fahrplan, auf die Maschinen, ... zu haben.
Energienetze
Selbstlernende PREDICTIVE INTELLIGNECE
-
Analysiert Anlagen wie
- Kraftwerke, komplexe Maschinen (z.B. Gas-Dampf-Turbine, Kesselanlagen, Erzeugungsanlagen für erneuerbare Energien)
Für
- deren dynamische Wirkungsgrade
zur Aufdeckung von Einflussfaktoren, die Ineffizienzen verursachen
zur vorausschauenden Wartung
-
Analysiert Energienetze
- Erzeugungsanlagen, Verbraucher, Prosumer; sowohl in der Industrie, im Gewerbe als auch in Privathaushalten
Für
- hochgenaue Prognosen
- zur vorausschauenden Stromflusssteuerung
- Zur Reduzierung des Energiezukaufs
- zur Optimierung der Marge beim Energiehandel
- um erneuerbare Energien bestmöglich zu nutzen.
Finanzdienstleistung
Selbstlernende PREDICTIVE INTELLIGENCE
-
Analysiert interne und externe Finanzdaten wie Kreditanträge, Kontodaten, … sowie Firmenbilanzen, etc.
-
Zur Anomalieerkennung und zur Prognose
- im Bankwesen und im Versicherungsbereich
- bspw. zur Minimierung von Kreditrisiken, zur Betrugsaufdeckung oder zum Aufdecken von Bedarfsstrukturen.
Branchenübergreifend
Selbstlernende PREDICTIVE INTELLIGNECE
-
Analysiert Online Shop-Nutzer und sagt voraus
- Wann sie wieder kaufen werden (zum gezielten Newsletter-Versand)
- Was sie kaufen werden (zur gezielten, individuellen Werbung)
- Was sie zurückschicken werden (um Retouren zu vermeiden)
-
Analysiert Kapazitäten in komplexen Prozessen
- Bspw. optimale Zuordnung von tausenden von Arbeitern, Maschinen oder Material in multi-nationalen Bauprojekten
- Bspw. Planung und Miete von tausenden von Ressourcen, z.B. Bahnwaggons.
