Künstliche Intelligenz: Ja! Aber keine Abhängigkeit von Data Scientists!

Mit Künstlicher Intelligenz (KI) können Sie viel erreichen. Aber welche Folgekosten kommen auf Sie zu, um Ihre KI-Lösung auf Prozessveränderungen anzupassen?

Eins ist klar: Data Scientists sind rar und teuer. Daher automatisiert unsere selbstlernende KI-Standardsoftware PREDICTIVE INTELLIGENCE einige zeitraubende Arbeiten, die sonst von Data Scientists durchgeführt werden.

Dies reduziert einerseits die Implementierungskosten für Ihre KI-Lösung und andererseits die operativen Betriebskosten. Wie das geht? Mit unserer mehrfach preisgekrönten Selbstlernalgorithmik, die das Herzstück unserer Standardsoftware PREDICTIVE INTELLIGENCE darstellt.

Dadurch werden Ihre KI-Lösungen skalierbar und über Jahre nutzbar, ohne versteckte Folgekosten.

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Reifegrad-Modell für IT-Analysen

Mit vorausschauenden Analysen haben IT-Auswertungen den höchsten Reifegrad erreicht.

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PREDICTIVE INTELLIGENCE

Ungeahnte Möglichkeiten mit selbstlernender Künstlicher Intelligenz (KI) und Kognitiver Robotic Process Automation (RPA)

Einerseits sehen sich Unternehmen viel stärker als früher Kostendruck, Qualitätsansprüchen, Unplanbarkeit und steigender Prozesskomplexität ausgesetzt. Andererseits liegen in den Unternehmen immer mehr Daten über Prozesse sowie Maschinen und Ressourceneinsatz vor.

Die Verfügbarkeit dieser (Big) Data bringt jedoch noch nicht die erhoffte Effizienzsteigerung – erst Smart Data decken Ineffizienzen und Störfaktoren in fachlichen und technischen Prozessen auf.

Vorausschauende Analyse und Steuerung: Skalierbar, selbstlernend und unüberwacht

PREDICTIVE INTELLIGENCE ist eine unüberwacht selbstlernende KI-Standardsoftware. Sie erhalten auch in komplexen Prozessen und dynamischen Datenstrukturen weitsichtige Empfehlungen für Ihren operativen Betrieb. Maschine-zu-Maschine-Kommunikation erlaubt direkte Prozess- und Maschinensteuerung mit nachgewiesener Effizienzsteigerung. Dynamische Simulationsverfahren decken verborgene Optimierungspotentiale auf.
Störfaktoren werden frühzeitig erkannt und somit Ineffizienzen vermieden, bevor diese entstehen!

Im Gegensatz zu anderen KI-Verfahren (wie bspw. Deep Learning) erhalten Sie mit PREDICTIVE INTELLIGENCE die Transparenz darüber, welche Faktoren Ihre Prozesse positiv oder negativ beeinflussen. So können Sie Ihre Prozesse nachhaltig verbessern.

Unsere Lösungen, die vielfach mit Innovationspreisen ausgezeichnet wurden, erhöhen nachweisbar die Effizienz von Mensch, Maschine, Material sowie Energie.

  • Vorausschauende Qualität (Produktion)
    Qualität von Produktionsschritten bewerten und vorhersagen. Verwobene Störfaktoren und versteckte Maschinenanomalien aufdecken. Vorausschauende Steuerung von Anlagen (Maschine-zu-Maschine Steuerung oder als Empfehlung für Maschinenführer).
  • Vorausschauende Wartung
    Erste Anzeichen von zukünftigen Ausfällen erkennen. Verschleißgründe aufdecken. Maßnahmen für Maschinenwartung und Maschinensteuerung empfehlen.
  • Vorausschauende Energie (Industrie)
    Energie prognostizieren. Störfaktoren auf Energieeffizienz aufdecken. Energiehandel vorausschauend automatisieren.
  • Vorausschauende Energienetze
    Potential erneuerbarer Energien voll ausnutzen. Energieeinkauf und -verkauf (auch für Erneuerbare) präzise durchführen. Energiehandel vorausschauend automatisieren.
  • Vorausschauende Gebäude
    Gebäude vorausschauend und adaptiv steuern.
  • Vorausschauender Vertrieb
    Produktabsätze prognostizieren. Einflüsse auf Verkäufe aufdecken. Kundenindividuelle Werbung ermöglichen. Retouren reduzieren. Optimale Preise empfehlen.
  • Streaming Analytics
    Prognosen und Empfehlungen auf Echtzeitdaten ohne Zeitverlust.
  • Softwaremodule
    Analytics Discovery, Anomalieerkennung, vorausschauende Steuerung, Vorhersage, Analyse, Simulation, Daten- und Benutzermanagement

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Vorausschauende Qualität (Produktion)

Exzellente Produktqualität ist das Aushängeschild eines jeden Produktionsunternehmens. Minderqualität vermeiden und Störfaktoren auf die Qualität oder auf Maschinen frühzeitig zu erkennen, das zeichnet die modernen Fabriken von morgen aus.

Unsere selbstlernende Künstliche Intelligenz-Softwarelösung PREDICTIVE INTELLIGENCE unterstützt Sie auf allen Stufen der Ausschussminimierung:

  • Qualität von Produktionsschritten bewerten und vorhersagen
    Aufwändige Prüfungen (bspw. Ultraschall) können entfallen. Statt nur ein Bruchteil der kritischen Produktionsschritte zu prüfen, findet eine 100%-Prüfung statt. Manuelle Prüfungen, die ggf. für eine ISO-Zertifizierung notwendig sind, werden gezielt auf grenzwertige Bearbeitung angewendet.
    Ergebnis:
    Deutliche Kostenreduzierung der Qualitätsprüfung mit gleichzeitiger 100% Prüfabdeckung.
  • Verwobene Störfaktoren und versteckte Maschinenanomalien aufdecken
    Unsere Selbstlernalgorithmik deckt komplexe Störfaktoren auf, und zwar in den Prozessen, die dies normalerweise nicht preis geben, wie bspw. in komplexer Variantenvielfalt oder in Prozessen, die absolut gleich sind (Maschinen, Kalibrierung, Zulieferteile, …), aber trotzdem – manchmal – schlechte Qualität liefern.
    Ergebnis:
    Nachhaltiges Anpassen Ihres Produktionsprozesses und dadurch Ausschussvermeidung.
  • Vorausschauende Steuerung von Anlagen
    Ziel ist es, Maschinen immer so steuern, dass die richtige Qualität produziert wird. Bei Chargenwechsel oder Variantenvielfalt ist dies jedoch schwierig zu erreichen. Unsere Selbstlernalgorithmik erkennt die komplexen Zusammenhänge.
    Ergebnis:
    Der Maschinenführer bekommt Empfehlungen, wie die Maschine optimal kalibriert wird. Oder es findet direkt eine automatisierte Steuerung statt.

PREDICTIVE INTELLIGENCE-Algorithmik versteht die Veränderungen im Maschinenverhalten (bspw. geänderte Produktion oder Maschinennutzen). Angepasste Algorithmik wird automatisch auf alle Maschineninstanzen ausgerollt.

Im Folgenden einige Referenzprojekte, die zeigen, welchen Mehrwert unsere selbstlernende Künstliche Intelligenz-Softwarelösung PREDICTIVE INTELLIGENCE bringt:

Bosch: Vorausschauende Qualitätsanalysen in der Produktion T-Systems: Vorausschauende Qualitätssteuerung Koehler Paper Group: Vorausschauende Qualitätsanalysen in der Produktion Fujitsu: Ressourcen-Analyse von Störfaktoren, von Korrelationen & Kausalitäten, Aufdeckung der Gründe für Ineffizienz
Bosch: Vorausschauende Qualitätsanalysen in der Produktion

Bosch

Vorausschauende Qualitätsanalysen in der Produktion

T-Systems: Vorausschauende Qualitätssteuerung

T-Systems

Vorausschauende Qualitätssteuerung

Koehler Paper Group: Vorausschauende Qualitätsanalysen in der Produktion

Koehler Paper Group

Vorausschauende Qualitätsanalysen in der Produktion

Fujitsu: Energiemanagement

Fujitsu

Ressourcen-Analyse von Störfaktoren, von Korrelationen & Kausalitäten, Aufdeckung der Gründe für Ineffizienz

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Vorausschauende Wartung

Erstklassige Produkte benötigen erstklassige Produktion. Vorausschauende und bedarfsorientierte Wartung erhöht die Maschinenverfügbarkeit und optimiert die Wartungsaktivitäten. Maschinen auf Basis von vordefinierten Zyklen zu warten und mit Hilfe von Condition Monitoring gehört der Vergangenheit an.

Unsere selbstlernende Künstliche Intelligenz-Softwarelösung PREDICTIVE INTELLIGENCE unterstützt Sie auf allen Stufen der vorausschauenden Wartung:

  • Deckt Anomalien im Maschinenverhalten auf.
  • Gibt Transparenz, welche Faktoren die Maschinenineffizienz verursachen. Somit lässt sich die Maschinennutzung und die angeschlossene Sensorik optimieren.
  • Sagt hochgenau Maschinenaufsälle und –ineffizienzen voraus.

PREDICTIVE INTELLIGENCE-Algorithmik versteht die Veränderungen im Maschinenverhalten (bspw. geänderte Produktion oder Maschinennutzen). Angepasste Algorithmik wird automatisch auf alle Maschineninstanzen ausgerollt.

Sowohl Maschinenbetreiber als auch –hersteller profitieren von der nächsten Generation des Wartungsmanagements. Neue Geschäftsmodelle werden kreiert, um Mehrwert-Services für vorausschauende Wartungs-Analysen anzubieten, bspw. durch die Cloud.

Im Folgenden einige Referenzprojekte, die zeigen, welchen Mehrwert unsere selbstlernende Künstliche Intelligenz-Softwarelösung PREDICTIVE INTELLIGENCE bringt:

Deutsche Bahn: Vorausschauende Wartung T-Systems: Vorausschauende Qualitätssteuerung Siemens: Predictive Analytics Partner für Predictive Services Daimler: Vorausschauende Wartung Schweißroboter NTT Facilities: Ausfallprognose für kritische Klimaanlagensysteme Wittenstein: Vorausschauende Wartung Fujitsu: Ressourcen-Analyse von Störfaktoren, von Korrelationen & Kausalitäten, Aufdeckung der Gründe für Ineffizienz
Deutsche Bahn: Vorausschauende Wartung

Deutsche Bahn

Totalschaden durch vorausschauende Wartung vermeidbar

T-Systems: Next Generation Maintenance

T-Systems

Next Generation Maintenance

Siemens: Predictive Analytics Partner für Predictive Services

Siemens

Predictive Analytics Partner für Predictive Services

Daimler: Vorausschauende Wartung Schweißroboter

Daimler

Vorausschauende Wartung Schweißroboter

NTT Facilities: Ausfallprognose für kritische Klimaanlagensysteme

NTT Facilities

Ausfallprognose für kritische Klimaanlagensysteme

Wittenstein: Vorausschauende Wartung

Wittenstein

Vorausschauende Wartung

Fujitsu: Energiemanagement

Fujitsu

Ressourcen-Analyse von Störfaktoren, von Korrelationen & Kausalitäten, Aufdeckung der Gründe für Ineffizienz

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Vorausschauende Energie (Industrie)

Ohne Energiezufuhr steht die Produktion, egal, ob es sich um Strom, Wärme, Druckluft, etc. handelt. In energieintensiven Industrien wie Stahl- oder Aluminiumproduktion belaufen sich die Energiekosten bis zu 25% der Produktionskosten. Energiekosten einsparen ist das Gebot der Stunde. Aber wie dies tun, ohne die Produktionsprozesse und die Produktqualität negativ zu beeinflussen?

Unsere selbstlernende Künstliche Intelligenz-Softwarelösung PREDICTIVE INTELLIGENCE unterstützt Sie auf allen Stufen der Energieoptimierung:

  • Prognostiziert auch starker Dynamik unterliegende Energiebedarfe und Energieerzeugung.
  • Analysiert Maschinenverhalten und gibt Transparenz, welche Einflüsse sich negativ auf den Energieverbrauch auswirken.
  • Gibt Empfehlungen für Maschinenführer, wie sie mit weniger Energie die gleiche Produktmenge und -qualität herstellen können. Oder es findet direkt eine automatisierte Steuerung statt.
  • Gibt Empfehlungen an Kraftwerbetreiber.
  • Gibt Empfehlungen zur Stromvermarktung, welche Stromprodukte zu welchen Mengen und Preisen wann an der Börse verkauft werden sollen.

PREDICTIVE INTELLIGENCE-Algorithmik versteht die Veränderungen im Maschinenverhalten (bspw. geänderte Produktion oder Maschinennutzen).

Im Folgenden einige Referenzprojekte, die zeigen, welchen Mehrwert unsere selbstlernende Künstliche Intelligenz-Softwarelösung PREDICTIVE INTELLIGENCE bringt:

Opel: Selbstlernende Prognosen zur Optimierung des Kraftwerkbetriebes und der Stromvermarktung Deutsche Bahn: Stromspitzen-Kappung Dillinger Hütte: Analyse des Energieverbrauchs EVO: Maschinensteuerung Bartz Werke: Reduzierung Energieressourcen in der Gusstechnik Hager Group: Vorausschauende Energieflusssteuerung
Opel: Selbstlernende Prognosen zur Optimierung des Kraftwerkbetriebes und der Stromvermarktung

Opel

Selbstlernende Prognosen zur Optimierung des Kraftwerkbetriebes und der Stromvermarktung

Deutsche Bahn: Stromspitzen-Kappung

Deutsche Bahn

Stromspitzen-Kappung

Dillinger Hütte: Analyse des Energieverbrauchs

Dillinger Hütte

Energie-Bedarfsanalyse

EVO: Maschinensteuerung / Simulation

EVO: Maschinensteuerung

Wärmerückgewinnung spart 25 % der Energie ein

Bartz Werke: Reduzierung Energieressourcen in der Gusstechnik

Bartz Werke

Reduzierung Energieressourcen in der Gusstechnik

Hager Group: Vorausschauende Energieflusssteuerung

Hager Group

Vorausschauende Energieflusssteuerung

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Vorausschauende Energienetze

Unterschiedliche Stromerzeuger und –verbraucher, die zu einem komplexen Querverbund zusammengeschlossen sind, sollen einfach nur optimal laufen. Doch was heißt hier „optimal“? Es gibt konträre Ziele, wie Eigenstromnutzung erhöhen, Stromkosten insgesamt reduzieren, Spitzen reduzieren, Anlagen effizient fahren, ...
Kommen regenerative Energien hinzu, wird die Komplexität noch weiter erhöht. Auch der Energiehandel ist ein lukrativer Baustein in einem Querverbund, wenn die Risiken der Börse reduziert werden.

Unsere selbstlernende Künstliche Intelligenz-Softwarelösung PREDICTIVE INTELLIGENCE unterstützt Sie auf allen Stufen des vorausschauenden Energienetzes:

  • Strombedarfe und Stromerzeugung prognostizieren.
  • Anlageneffizienz und somit auch die Kosten berechnen.
  • Bestmöglichen Querverbundbetrieb simulieren und die Anlagen entsprechend steuern, entweder als Empfehlung für die Anlagenführer oder durch automatisierte Steuerung der Anlagen.
  • Potential erneuerbarer Energien voll ausnutzen.
  • Energieeinkauf und -verkauf (auch für Erneuerbare) präzise durchführen.
  • Energiehandel vorausschauend automatisieren.

PREDICTIVE INTELLIGENCE-Algorithmik versteht die Veränderungen im Verhalten von Menschen oder Maschinen. Angepasste Algorithmik wird automatisch ausgerollt.

Im Folgenden einige Referenzprojekte, die zeigen, welchen Mehrwert unsere selbstlernende Künstliche Intelligenz-Softwarelösung PREDICTIVE INTELLIGENCE bringt:

EnBW: Volles Potential der Ökostrom-Nutzung Opel: Selbstlernende Prognosen zur Optimierung des Kraftwerkbetriebes und der Stromvermarktung Deutsche Bahn: Stromspitzen-Kappung Stadtwerke Saarlouis: Prognose Erneuerbarer Energie Stadtwerke Saarlouis: Gas-Regelenergie' Dillinger Hütte: Analyse des Energieverbrauchs Hager Group: Vorausschauende Energieflusssteuerung
EnBW: Volles Potential der Ökostrom-Nutzung

EnBW: Volles Potential der Ökostrom-Nutzung

Innovative analytische Verfahren ermöglichen zukunftsweisende Ökostrom-Lösungen

Opel: Selbstlernende Prognosen zur Optimierung des Kraftwerkbetriebes und der Stromvermarktung

Opel

Selbstlernende Prognosen zur Optimierung des Kraftwerkbetriebes und der Stromvermarktung

Deutsche Bahn: Stromspitzen-Kappung

Deutsche Bahn

Stromspitzen-Kappung

Stadtwerke Saarlouis: Prognose Erneuerbarer Energie

Stadtwerke Saarlouis: Prognose Erneuerbarer Energie

Flexible und präzise Prognose trotz starker Volatilität

Netzwerke Saarlouis: Gas-Regelenergie

Netzwerke Saarlouis: Gas-Regelenergie

Doppelt so genau wie State of the Art-Lösungen

Dillinger Hütte: Analyse des Energieverbrauchs

Dillinger Hütte

Energie-Bedarfsanalyse

Hager Group: Vorausschauende Energieflusssteuerung

Hager Group

Vorausschauende Energieflusssteuerung

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Vorausschauende Gebäude

Die Digitalisierung macht auch vor Gebäuden nicht halt. Unsere selbstlernende Künstliche Intelligenz-Softwarelösung PREDICTIVE INTELLIGENCE erkennt die Bedürfnisse der Gebäudenutzer und der Anlagen, wie bspw. zukünftige Wartungsbedarfe von Klimaanlagen. Selbstlernalgorithmen optimieren Anlagenwartung, Energieeffizienz, Komfort, Sicherheit, Gebäudenutzung und Wohnqualität.

  • Verhaltensmuster erkennen
    Betreiber von Gebäuden und Nutzer haben individuelle Bedürfnisse. PREDICTIVE INTELLIGENCE Solution for Smart Building deckt diese Verhaltensmuster auch im stark dynamischen Umfeld auf.
  • Optimum simulieren
    Alle Möglichkeiten der verfügbaren Gebäudesteuerung werden simuliert, um die Optimierungsziele zu erreichen. Für konträre Ziele werden dynamische Konfliktauflösungstrategien angewendet.
  • Vorausschauende Gebäudesteuerung
    Die besten Zielerreichungsstrategien werden umgesetzt, abhängig vom Gebäude geschieht dies automatisiert, wie bpsw. energieeffiziente Steuerung der Heizung/Klimaanlage oder optimale Komforterreichung. Aber auch Empfehlungen werden den Nutzern gegeben, bspw. zur vorausschauenden Wartung von Anlagen oder zur effizienten Nutzung von Büroressourcen.

PREDICTIVE INTELLIGENCE-Algorithmik versteht die Veränderungen im Verhalten von Gebäuden oder Maschinen. Angepasste Algorithmik wird automatisch ausgerollt.

Im Folgenden einige Referenzprojekte, die zeigen, welchen Mehrwert unsere selbstlernende Künstliche Intelligenz-Softwarelösung PREDICTIVE INTELLIGENCE bringt:

NTT Facilities: Ausfallprognose für kritische Klimaanlagensysteme LG: Vorausschauendes Klimatisieren Hager Group: Vorausschauende Gebäudesteuerung EnBW: Flexibler Wärmestrom Hotels: Reduzierte Betriebskosten Guided AB: Vorausschauende und selbstlernende Hausautomatisierung
NTT Facilities: Ausfallprognose für kritische Klimaanlagensysteme

NTT Facilities

Ausfallprognose für kritische Klimaanlagensysteme

LG: Vorausschauendes Klimatisieren

LG: Vorausschauendes Klimatisieren

Adaptive Hotellösung zur Reduzierung der Energiekosten

Hager Group: Vorausschauende Gebäudesteuerung

Hager Group

Vorausschauende Gebäudesteuerung

EnBW: Flexibler Wärmestrom

EnBW

Flexibler Wärmestrom

Hotels: Reduzierte Betriebskosten

Hotels: Reduzierte Betriebskosten

Innovative Software senkt Heizkosten um mehr als 10 %

Guided AB: Vorausschauende und selbstlernende Hausautomatisierung

Guided AB

Vorausschauende und selbstlernende Hausautomatisierung

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Vorausschauender Vertrieb

Die besten Produkte oder Dienstleistungen sind nur dann erfolgreich, wenn sie die Bedarfe der Kunden treffen. Daher ist es essentiell wichtig, Ihre Kunden zu verstehen. Auch hier kann selbstlernende PREDICTIVE INTELLIGENCE helfen, denn es stehen immer mehr Vertriebs-bezogene Daten zur Verfügung. Selbstlernende Algorithmen erlernen das Verhalten von Ihren Kunden und prognostizieren mit hoher Trefferquote bspw. sein zukünftiges Verhalten.
So können Sie individuell auf die Kundenwünsche eingehen, ohne dass diese von Ihren Kunden explizit geäußert werden. Auch ist es daher möglich, die Vertriebsbetreuung teilweise zu automatisieren, bspw. durch kundenindividuelle Werbung im Onlineshop.

Unsere selbstlernende Künstliche Intelligenz-Softwarelösung PREDICTIVE INTELLIGENCE unterstützt Sie auf allen Stufen des vorausschauenden Vertriebes:

  • Produktabsätze prognostizieren.
  • Einflüsse auf Verkäufe aufdecken.
  • Kundenindividuelle Werbung ermöglichen.
  • Retouren reduzieren.
  • Optimale Preise empfehlen.

PREDICTIVE INTELLIGENCE-Algorithmik versteht die Verhaltensänderungen und passt sich automatisch an.

Im Folgenden einige Referenzprojekte, die zeigen, welchen Mehrwert unsere selbstlernende Künstliche Intelligenz-Softwarelösung PREDICTIVE INTELLIGENCE bringt:

Kundenanalyse und -empfehlung Kundenanalyse und -empfehlung Kundenanalyse und -empfehlung Kundenanalyse und -empfehlung Kundenanalyse und -empfehlung
Kundenanalyse und -empfehlung

IRL

Kundenanalyse und -empfehlung

Kundenanalyse und -empfehlung

DFKI

Kundenanalyse und -empfehlung

Kundenanalyse und -empfehlung

Vicar

Kundenanalyse und -empfehlung

Kundenanalyse und -empfehlung

Schirra IT

Kundenanalyse und -empfehlung

Kundenanalyse und -empfehlung

AWSi

Kundenanalyse und -empfehlung

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Streaming Analytics

Big Data wird zu Smart Data, wenn Sie große Datenströme auf sehr komplexe Muster in Echtzeit analysieren. So können Sie - vorausschauend - Ineffizienzen vermeiden.

PREDICITVE INTELLIGENCE analysiert extreme Datenmassen, die beispielsweise über Maschinensensorik geliefert werden. Sie bekommen direkte Ergebnisse, ohne Zeitverzug, auch für komplexe Analysen. Unsere Lösungen sind spezialisiert auf hoch-komplexe und schnelle Berechnungsverfahren.

5.000 Milliarden Gigabyte an Daten wurden weltweit im Jahr 2003 produziert. Bereits 8 Jahre später kamen diese Datenmassen in nur zwei Tagen zusammen. Heute werden circa alle 7 Minuten diese Datenvolumina produziert. Daten alleine geben noch keinen großen Mehrwert. Ihre intelligente Analyse lässt Prozesse optimieren und Ineffizienzen erst gar nicht aufkommen.

Wichtig ist es jedoch, keine Zeit mit Datenmanagement und Analysen zu verlieren. In vielen Prozessen ist Zeit ein kritischer Faktor, wie beispielsweise in der operativen Steuerung von Maschinen, in der Einhaltung von Serviceleveln oder in der Überwachung von Logistikprozessen. Massendaten-Streamings werden gemäß festgelegter Regeln analysiert und Anomalien oder (zukünftige) Ineffizienzen werden unmittelbar aufgedeckt. Sie werden in Real Time benachrichtigt oder es wird direkt in die operative Steuerung eingegriffen. Die Regeln können Sie flexibel selbst definieren, oder mit Hilfe von Selbstlernalgorithmik aufdecken und generieren lassen.

Im Folgenden einige Referenzprojekte, die zeigen, welchen Mehrwert unsere selbstlernende Künstliche Intelligenz-Softwarelösung PREDICTIVE INTELLIGENCE bringt:

Aufdeckung von Kommunikationsmustern Hager Group: Vorausschauende Gebäudesteuerung Wittenstein: Vorausschauende Wartung Vorausschauende und selbstlernende Hausautomatisierung
Polizei: Aufdeckung von Kommunikationsmustern

Polizei

Aufdeckung von Kommunikationsmustern

Hager Group: Vorausschauende Gebäudesteuerung

Hager Group: Vorausschauende Gebäudesteuerung

Wittenstein: Vorausschauende Wartung

Wittenstein: Vorausschauende Wartung

Guided AB: Vorausschauende und selbstlernende Hausautomatisierung

Guided AB

Vorausschauende und selbstlernende Hausautomatisierung

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Softwaremodule

Unsere Standardsoftware PREDICTIVE INTELLIGENCE mit ihren selbstlernenden Künstliche Intelligenz-Algorithmen liefert hochgenaue Prognosen in komplexen Prozessen und deckt versteckte Anomalien im Verhalten von Maschinen und Menschen auf. Außerdem werden Empfehlungen gegeben, wie zukünftige Ineffizienzen vermieden werden können. Diese Empfehlungen gehen an den Menschen, bspw. Maschinenführer in der Produktion, oder die Steuerung findet ohne das Zutun von Menschen statt, dank direkter Maschine-zu-Maschine-Kommunikation. Abhängig von Ihrer Fragestellung werden die passenden Module nach dem Baukastenprinzip bereitgestellt.

Das Besondere: Wenn sich Ihre Prozesse ändern, versteht unsere Software die zukünftigen Auswirkungen dieser Änderungen automatisch, so dass kein Data Scientist Ihre Künstliche Intelligenz-Lösung anpassen muss.
So bleiben Sie immer auf der Zielgerade, egal wie viele Kurven Ihre Prozesse fahren.

Analytics Discovery

  • Initiales Aufdecken von komplexen Mustern
  • Kontinuierliches Lernen der Veränderungen
  • Automatisches Anpassen an Instanzen

Anomalieerkennung

  • Aufdeckung komplexer Ursachen für Störfaktoren
  • Transparenz, wie Prozesse nachhaltig verbessert werden

Vorhersage

  • Hochgenaue Prognose komplexer Kennzahlen
  • Verlässliche Planbarkeit auch stark verwobener Prozesse
  • Ineffizienzen vermeiden, bevor sie entstehen

Analyse

  • Anomalien in Prozessen und Maschinenverhalten aufdecken
  • Klare Bewertung von Prozessanomalien und solchen Anomalien, die zu Fehlleistung, Ausfällen, ... führen

Simulation

  • Prozessveränderungen bewerten, bevor diese organisatorisch oder technisch realisiert werden
  • Was-Wäre-Wenn-Szenarien durchführen, um die best passende Lösung für zukünftige Prozesse zu finden

Vorausschauende Steuerung

  • Anbindung der Optimierungsverfahren an operative Steuerung
  • Automatische und konti-nuierlichen Optimierung des operativen Betriebs

Daten- und Benutzermanagement

  • Schnittstellenmanagement
  • Datenaufbereitung
  • Benutzerverwaltung

PREDICTIVE INTELLIGENCE bietet eine flexible Architektur. Die Lösung läuft unter Linux oder Windows, mit SQL oder SAP HANA© und ist GPU befähigt zur High Performance-Bearbeitung.
Die Lösung kann leicht in Ihre IT-Architektur integriert werden (Cloud, on premise und edge), entweder mit eigenen Benutzeroberflächen, oder als analytischer Kern, der die Ergebnisse in Ihre existierende Systeme übermittelt.

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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 BASF: Kapazitätsplanung SAP: Der 1. reine Predictive Analytics-Partner in Deutschland Bosch: Vorausschauende Qualitätsanalysen in der Produktion Daimler: Vorausschauende Wartung Schweißroboter Opel: Selbstlernende Prognosen zur Optimierung des Kraftwerkbetriebes und der Stromvermarktung Polizei: Aufdeckung von Kommunikationsmustern EVO: Maschinensteuerung NTT Facilities: Ausfallprognose für kritische Klimaanlagensysteme LG: Vorausschauendes Klimatisieren RES-COM: Forschungsprojekt Industrie 4.0 Dillinger Hütte: Energie-Bedarfsanalyse Koehler Paper Group: Vorausschauende Qualitätsanalysen in der Produktion Stadtwerke Saarlouis: Prognose Erneuerbarer Energie Bartz Werke: Reduzierung Energieressourcen in der Gusstechnik Bundesministerium für Bildung und Forschung: Forschungsprojekt Industrie 4.0 Saarstahl: Logistikoptimierung Netzwerke Saarlouis: Gas-Regelenergie Wittenstein: Vorausschauende Wartung DFKI: Forschungsprojekt Industrie 4.0 Hager Group: Vorausschauende Energieflusssteuerung Mobil saar: Forschungsprojekt Mobility 4.0 CyProS: Forschungsprojekt Industrie 4.0 bpE: Prozessanalysen Guided AB: Vorausschauende und selbstlernende Hausautomatisierung Bundesministerium für Verkehr, Bau und Stadtentwicklung: Forschungsprojekt Industrie 4.0 Vicar: Kundenanalyse und -empfehlung
Siemens: Predictive Analytics Partner für Predictive Services

Siemens

Predictive Analytics Partner für Predictive Services

T-Systems: Vorausschauende Qualitätssteuerung

T-Systems

Vorausschauende Qualitätssteuerung

Deutsche Bahn: Totalschaden durch vorausschauende Wartung vermeidbar

Deutsche Bahn

Totalschaden durch vorausschauende Wartung vermeidbar

EnBW: Volles Potential der Ökostrom-Nutzung

EnBW: Volles Potential der Ökostrom-Nutzung

Innovative analytische Verfahren ermöglichen zukunftsweisende Ökostrom-Lösungen

BASF: Kapazitätsplanung

BASF: Kapazitätsplanung

Kapazitätsplanung: 5 – 10 % Kostenreduktionspotenzial

SAP: Der 1. reine Predictive Analytics-Partner in Deutschland

SAP

Der 1. reine Predictive Analytics-Partner in Deutschland

Bosch: Vorausschauende Qualitätsanalysen in der Produktion

Bosch

Vorausschauende Qualitätsanalysen in der Produktion

Daimler: Vorausschauende Wartung Schweißroboter

Daimler

Vorausschauende Wartung Schweißroboter

Opel: Selbstlernende Prognosen zur Optimierung des Kraftwerkbetriebes und der Stromvermarktung

Opel

Selbstlernende Prognosen zur Optimierung des Kraftwerkbetriebes und der Stromvermarktung

Polizei: Aufdeckung von Kommunikationsmustern

Polizei

Aufdeckung von Kommunikationsmustern in der Bandenkriminalität

EVO: Maschinensteuerung / Simulation

EVO: Maschinensteuerung

Wärmerückgewinnung spart 25 % der Energie ein

NTT Facilities: Ausfallprognose für kritische Klimaanlagensysteme

NTT Facilities

Ausfallprognose für kritische Klimaanlagensysteme

LG: Vorausschauendes Klimatisieren

LG: Vorausschauendes Klimatisieren

Adaptive Hotellösung zur Reduzierung der Energiekosten

RES-COM: Forschungsprojekt Industrie 4.0

RES-COM

Forschungsprojekt Industrie 4.0

Dillinger Hütte: Analyse des Energieverbrauchs

Dillinger Hütte

Energie-Bedarfsanalyse

Koehler Paper Group: Vorausschauende Qualitätsanalysen in der Produktion

Koehler Paper Group

Vorausschauende Qualitätsanalysen in der Produktion

Stadtwerke Saarlouis: Prognose Erneuerbarer Energie

Stadtwerke Saarlouis: Prognose Erneuerbarer Energie

Flexible und präzise Prognose trotz starker Volatilität

Bartz Werke: Reduzierung Energieressourcen in der Gusstechnik

Bartz Werke

Reduzierung Energieressourcen in der Gusstechnik

Bundesministerium für Bildung und Forschung: Forschungsprojekt Industrie 4.0

Bundesministerium für Bildung und Forschung

Forschungsprojekt Industrie 4.0

Saarstahl: Logistikoptimierung

Saarstahl

Logistikoptimierung

Netzwerke Saarlouis: Gas-Regelenergie

Netzwerke Saarlouis: Gas-Regelenergie

Doppelt so genau wie State of the Art-Lösungen

Wittenstein: Vorausschauende Wartung

Wittenstein

Vorausschauende Wartung

DFKI: Forschungsprojekt Industrie 4.0

DFKI

Forschungsprojekt Industrie 4.0

Hager Group: Vorausschauende Energieflusssteuerung

Hager Group

Vorausschauende Energieflusssteuerung

Mobil saar: Forschungsprojekt Mobility 4.0

Mobil saar

Forschungsprojekt Mobility 4.0

CyProS: Forschungsprojekt Industrie 4.0

CyProS

Forschungsprojekt Industrie 4.0

bpE: Prozessanalysen

bpE

Prozessanalysen

Guided AB: Vorausschauende und selbstlernende Hausautomatisierung

Guided AB

Vorausschauende und selbstlernende Hausautomatisierung

Bundesministerium für Verkehr, Bau und Stadtentwicklung: Forschungsprojekt Industrie 4.0

Bundesministerium für Verkehr, Bau und Stadtentwicklung

Forschungsprojekt Industrie 4.0

Vicar: Kundenanalyse und -empfehlung

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.

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Auszeichnungen - Innovation ist der Schlüssel

Obwohl IS Predict ein noch junges Unternehmen ist, sind die Softwarelösungen bereits vielfach mit Innnovationspreisen ausgezeichnet worden. Eine schöne Bestätigung des innovativen Lösungscharakters.

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Aufgrund seines starken Innovationscharakters gehört IS Predict dem von Prof. August-Wilhelm Scheer gegründeten Innovationsnetzwerk Scheer Holding an.