Große Datenmengen analysieren
Produktions- und Prozessinformationen schneller zusammenfassen und strukturiert bereitstellen.
Industrial AI
KI mit Ihren Produktionsdaten verbinden
Wir integrieren künstliche Intelligenz in bestehende Produktions- und Informationsprozesse – auf Basis realer Daten, klar definierter Use Cases und vorhandener Systeme. Für Analysen, Klassifikation, Zusammenfassungen, Wissenszugriff und intelligente Assistenz.
KI als Baustein der Smart Factory
Industrial AI entfaltet ihren Nutzen besonders dann, wenn sie mit dem tatsächlichen Kontext der Produktion verbunden ist. Produktionsdaten, Maschineninformationen, Qualitätswerte, Meldungen, Dokumentationen und ERP-Daten können gemeinsam die Grundlage für neue KI-Funktionen bilden. Wir betrachten deshalb KI nicht isoliert, sondern als Bestandteil einer Industrie-4.0-Architektur.
Eigene Produktionsdaten
Klare Datenquellen
Integration in bestehende Systeme
Ausgangslage
Wo KI in der Produktion Wirkung entfalten kann
Auffälligkeiten hervorheben
Abweichungen und wiederkehrende Muster gezielt für weitere Analysen sichtbar machen.
Ereignisse klassifizieren
Störungsmeldungen, Qualitätsinformationen oder Freitexte automatisiert kategorisieren.
Berichte erstellen
Produktions-, Schicht- und Managementinformationen automatisch zusammenfassen.
Daten einfacher abfragen
Mitarbeiter können über natürliche Sprache auf vorhandene Informationen zugreifen.
Wissen mit Produktionskontext verbinden
Dokumentationen und strukturierte Daten können gemeinsam in Assistenzsystemen genutzt werden.
Leistungen
Industrial AI gezielt integrieren
Vom Industrial-AI-Check über Datenanalyse und Klassifikation bis zu RAG, Workflow-Integration und privatem KI-Betrieb.
Schwerpunkte
Use Case
Datenbasis
Machbarkeit
Schwerpunkte
Datenanalyse
Zusammenfassung
Produktionsdaten
Schwerpunkte
Klassifikation
Störmeldungen
Freitexte
Schwerpunkte
Schichtberichte
Management Summary
Automatisierung
Schwerpunkte
KI-Assistent
Natürliche Sprache
Datenabfrage
Schwerpunkte
RAG
Dokumentation
Wissensintegration
Schwerpunkte
Integration
Workflows
Bestehende Software
Schwerpunkte
Lokale KI
Private KI
Datenschutz
Industrial AI beginnt mit der Datenqualität
Bevor ein KI-Modell ausgewählt wird, prüfen wir den fachlichen und technischen Kontext.
Welche Daten stehen zur Verfügung? Woher stammen sie? Wie aktuell und vollständig sind sie? Welche Zusammenhänge müssen berücksichtigt werden? Welches Ergebnis soll die KI liefern? Wie kann dieses Ergebnis überprüft werden?
So entsteht aus einem allgemeinen KI-Thema ein konkreter industrieller Anwendungsfall.
Typische Industrial-AI-Use-Cases
Konkrete Anwendungen, die wir auf Basis vorhandener Produktionsdaten umsetzen.
Automatischer Schichtbericht
Produktionskennzahlen, Stillstände und Ereignisse automatisch in einer verständlichen Zusammenfassung aufbereiten.
Analyse von Störungsmeldungen
Größere Mengen historischer Meldungen strukturieren und wiederkehrende Themen sichtbar machen.
KI-Assistent für Produktionsdaten
Fragen wie 'Welche Anlagen hatten gestern die längsten Stillstände?' über natürliche Sprache zugänglich machen.
Automatische Klassifikation
Freitexte, Ereignisse und Meldungen einheitlichen Kategorien zuordnen.
Management Summary
Relevante Entwicklungen aus Produktions- und Qualitätsdaten kompakt zusammenfassen.
Produktionswissen verbinden
Kennzahlen und technische Dokumentationen in einem gemeinsamen Assistenzkontext verfügbar machen.
Architektur
Von vernetzten Daten zu intelligenten Anwendungen
Industrie 4.0 schafft die technische Verbindung zwischen Maschinen, Systemen und Daten. Industrial AI kann auf dieser Datenbasis zusätzliche Funktionen ermöglichen. Damit wird KI Teil eines nachvollziehbaren Datenprozesses statt einer isolierten Anwendung.
01
Datenquelle
Maschinen, MES, SCADA, ERP und weitere Systeme als Informationsquelle.
02
Schnittstelle
Technische Verbindung und definierte Datenflüsse zwischen den Systemen.
03
Strukturierte Datenbasis
Konsolidierte und historisierte Produktionsdaten als Grundlage.
04
Reporting und Kontext
Kennzahlen, Dashboards und operative Informationen bereitstellen.
05
KI-Funktion
Analyse, Klassifikation, Assistenz oder Wissenszugriff auf Basis der Daten.
Nutzen
Ihr Nutzen
Produktionsinformationen schneller auswerten
Große Datenmengen strukturiert und verständlich aufbereiten.
Große Datenmengen strukturieren
Historische Meldungen und Prozessdaten systematisch analysieren.
Wissen einfacher zugänglich machen
Dokumentationen und Produktionsdaten gemeinsam nutzbar machen.
Berichte automatisieren
Schicht- und Managementberichte aus vorhandenen Daten generieren.
Bestehende Anwendungen um KI erweitern
KI-Funktionen in vorhandene Software und Workflows integrieren.
Eigene Daten gezielt nutzen
Industrial AI auf Basis realer Produktions- und Prozessdaten.
Projektablauf
Vorgehen
01
Anwendungsfall definieren
Konkreten Use Case und erwarteten Nutzen festlegen.
02
Datenbasis prüfen
Verfügbare Produktionsdaten und Datenqualität bewerten.
03
Erfolgsparameter festlegen
Messbare Kriterien für den KI-Einsatz definieren.
04
Pilot entwickeln
Ersten Anwendungsfall als testbaren Prototyp umsetzen.
05
Ergebnisse validieren
KI-Ergebnisse im realen Kontext prüfen und bewerten.
06
In den realen Workflow integrieren
KI-Funktion in bestehende Prozesse und Anwendungen einbinden.
07
Nutzung und Qualität kontinuierlich prüfen
Ergebnisqualität und Betrieb langfristig sicherstellen.
Häufige Fragen
Industrial AI bezeichnet KI-Anwendungen, die in industrielle Prozesse und Datenlandschaften integriert werden – beispielsweise für Analyse, Assistenz, Klassifikation oder Wissenszugriff.
Je nach Use Case können Maschinen-, Prozess-, Qualitäts-, Auftrags-, Störungs-, Text- oder Dokumentationsdaten relevant sein.
Nicht zwingend. Teil eines Projekts kann zunächst darin bestehen, benötigte Datenquellen zu verbinden und strukturiert verfügbar zu machen.
KI kann bei der Strukturierung, Zusammenfassung, Klassifikation und Interpretation unterstützen. Welche Analyse sinnvoll und zuverlässig ist, hängt vom konkreten Datenbestand und Use Case ab.
Je nach Modell, Anforderung und technischer Infrastruktur können auch private oder lokal betriebene KI-Lösungen geprüft und umgesetzt werden.
Nächster Schritt
Industrial-AI-Use-Case prüfen
Sie verfügen über Produktions- oder Prozessdaten und möchten wissen, welche KI-Anwendung daraus sinnvoll entstehen kann? Wir prüfen Datenbasis, Integrationsmöglichkeiten und einen realistischen Pilot.
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