AI Use Cases
synvert Acce­le­ra­tors
Sonnenkollektoren und Windkraftanlage
Erfolgsgeschichten

Innogy  - Ent­wick­lung ver­schie­de­ner ML Use Cases mit AWS

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Kurz zur Geschichte

Innogy betreibt Ver­teil­netze, ver­treibt Ener­gie und erzeugt elek­tri­schen Strom zum größ­ten Teil aus erneu­er­ba­ren Ener­gien. Das Unter­neh­men ist über­wie­gend als Netz­be­trei­ber und im Ener­gie­ver­trieb tätig. Außer­dem plant, baut und betreibt das Unter­neh­men Strom­erzeu­gungs­an­la­gen, vor allem Wind­kraft­an­la­gen (On- und Off­shore), Was­ser­kraft­werke und Photovoltaikanlagen.

Ziele und Herausforderungen

  • Ent­wick­lung kom­ple­xer ML-Modelle
  • Auto­ma­ti­sier­tes Deploy­ment der Modelle via Ama­zon ECS
  • Ein­brin­gen von phy­si­ka­li­schem Expertenwissen
  • Coa­ching der inter­nen Data Scientists
  • AWS Best Practices

Wich­tige Punkte

  • Nut­zung und Ein­bin­dung einer Viel­zahl von unter­schied­li­chen Daten­quel­len (Geo­da­ten, Sen­sor­da­ten, opti­sche und Infra­rot­bil­der, Wet­ter­date, etc.)
  • Reeva­lua­tion der Daten­er­he­bungs­ver­fah­ren, um iden­ti­fi­zierte Pro­bleme in den Daten­sät­zen für die Zukunft zu beheben
  • Durch­füh­rung von Data Engi­nee­ring Auf­ga­ben in der AWS
  • Enge Zusam­men­ar­beit mit den End­an­wen­dern, um von Anfang an Nütz­lich­keit und spä­tere Akzep­tanz und Nut­zung der ent­wi­ckel­ten Lösun­gen sicherzustellen
  • Teil­auf­ga­ben erfor­der­ten eine deut­li­che Wei­ter­ent­wick­lung der „übli­chen“ Algo­rith­men (z.B. Fea­ture Detek­tion auf struk­tur­ar­men Oberflächen)

Ser­vices von synvert

synvert hat als kom­pe­ten­ter Part­ner die fol­gen­den Leis­tun­gen erbracht:

  • Ent­wick­lung ver­schie­de­ner Use Cases (Was­ser­kraft­werke Wind­kraft­an­la­gen und E‑Mobility)
  • CRISP-Work­flows
  • „The Data Sci­ence Pro­cess“ – Metho­do­lo­gie (Busi­ness Under­stan­ding, Data Under­stan­ding, Data Pre­pa­ra­tion, Modell­bil­dung, Fea­ture Engi­nee­ring, Eva­lua­tion, Deployment)
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Indus­tri­als

Soft­ware­Fac­tory bei einem füh­ren­den Unter­neh­men der Automobilsoftwarebranche
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Ska­lier­bare Fahrzeugdatenbank
Con­su­mer Goods & Retail

DevX-Impact bei einem HR-Tech-Unternehmen
Con­su­mer Goods & Retail

Inter­na­tio­nale Expan­sion eines füh­ren­den Online Autohändlers
Indus­tri­als

Beschleu­ni­gung der Cloud-nati­ven Ent­wick­lung bei einem Automobilhersteller
Com­mu­ni­ca­ti­ons, Media & Telecom

Erken­nung von Anoma­lien bei Retail Verkaufsprovisionen
Energy & Resources

Ein­rich­tung einer zuver­läs­si­gen und leis­tungs­star­ken Plattform
Com­mu­ni­ca­ti­ons, Media & Telecom

Wahr­schein­lich­keits­vor­her­sage für die Kundenabwanderung
Indus­tri­als

Früh­erken­nung von mecha­ni­schen Defekten
Indus­tri­als

NLP im Automobilbereich
Com­mu­ni­ca­ti­ons, Media & Telecom

Ope­ra­tio­nal Data Lake
Con­su­mer Goods & Retail

Real-Time Mar­ke­ting
Indus­tri­als

Auto­ma­ti­sierte Klas­si­fi­zie­rung von Autos nach ihrem Modell
Public Sec­tor

Die­sel­tech Programm
Indus­tri­als

Zen­tra­les Data Warehouse
Indus­tri­als

Data as a Ser­vice – BI & Big Data CC
Com­mu­ni­ca­ti­ons, Media & Telecom

Ope­ra­tive Arbeit/Unterstützung im Bereich Data Warehousing
Indus­tri­als

Ero­si­ons­de­tek­tion mit Com­pu­ter Vision
Com­mu­ni­ca­ti­ons, Media & Telecom

Ent­wick­lung und Auf­bau einer voll­au­to­ma­ti­schen MLOps-Plattform
Con­su­mer Goods & Retail

Migra­tion einer AWS-Daten­platt­form zu Google Cloud
Con­su­mer Goods & Retail

Vor­her­sage und Zuwei­sungs­op­ti­mie­rung für sta­tio­näre Kanäle
Com­mu­ni­ca­ti­ons, Media & Telecom

Design und Ent­wick­lung einer Google Cloud-basier­ten Datenplattform
Com­mu­ni­ca­ti­ons, Media & Telecom

Auf­bau eines echt­zeit­na­hen Empfehlungssystems
Indus­tri­als

Zen­tra­ler Data Lake

Fun­da­mente für das Stammdatenmanagement

Ablö­sung einer kom­ple­xen IBM Data­s­tage Struktur
Con­su­mer Goods & Retail

Smart Data Catalog

Auf­bau einer kon­zern­wei­ten BI-Plattform

Imple­men­tie­rung von Realtime-Datenstrecken

Auf­bau und Wei­ter­ent­wick­lung eines DWH

Eta­blie­rung eines neuen Vertriebsreporting

Auf­bau einer ERP-Datendrehscheibe

Cloud Self Ser­vice-BI zur daten­ge­trie­ben Unternehmensführung

Quell­da­ten­mi­gra­tion mit Auto­ma­ti­sie­rung der Quelldatenanbindung

Ver­ein­heit­li­chung von Auswertungsprozessen

Ablö­sung einer Softwareeigenentwicklung

CRM Ana­ly­tics und Leadmanagement

Ent­wick­lung ver­schie­de­ner ML Use Cases mit AWS

Unter­neh­mens­weite Datenintegration

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