AI Use Cases
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Cloud Data & AI verändern die Industrie grundlegend, indem sie die Produktion optimieren, Kosten senken und die Qualitätssicherung automatisieren. Unternehmen profitieren von vorausschauender Wartung, effizienteren Fertigungsprozessen und intelligenten Lieferketten.
Künstliche Intelligenz analysiert Sensordaten in Echtzeit, um Ausfälle frühzeitig zu erkennen und Wartung proaktiv zu steuern. Machine Learning verbessert die Produktionsplanung, indem es Nachfrageprognosen optimiert und Ressourcen effizient verteilt. Computer Vision ermöglicht eine automatisierte Qualitätskontrolle, während datengetriebene Prozessoptimierung Fehlerquoten minimiert. Shop Floor Analysen helfen, Maschinenlaufzeiten und Materialflüsse in Echtzeit zu überwachen, Engpässe zu identifizieren und Produktionsprozesse effizienter zu gestalten. Process Mining deckt Ineffizienzen auf und unterstützt eine kontinuierliche Verbesserung der Abläufe.
Mit über 30 Jahren Erfahrung und mehr als 3.000 erfolgreichen Projekten ist synvert der ideale Partner für Unternehmen, die ihre digitale Transformation mit Cloud Data & AI vorantreiben wollen.
Wegweisende Implementierung einer Self-Service Data Mesh-Plattform bei einem globalen Nutzfahrzeughersteller mit Cloudera Data Platform auf AWS.
Aufbau einer Cloud-Datenplattform von Grund auf in Azure für einen weltweit führenden Hersteller von Konsumgütern, einschließlich eines automatisierten Prognosetools zur Verbesserung der Fertigungszeiten und zur Steigerung der Gewinnmargen.
Natural Language Processing in der Automobilberichterstattung. Es wurde ein Ingestion-Mechanismus entwickelt, der OCR-Digitalisierung, Artefakt-Entfernung und Textbereinigung umfasst und seither weit über eine Million Berichte eingespeist hat. Als letzter Schritt in der Pipeline für die Verarbeitung natürlicher Sprache wurde Topic-Modeling verwendet, um die Dokumente entsprechend ihrem Inhalt zu kennzeichnen.
Automatische Klassifizierung von Automodellen – Ein Convolutional Neural Network wurde trainiert, um Autotypen zu identifizieren. Es kann etwa 200 verschiedene Autotypen mit nahezu menschlicher Genauigkeit erkennen.
Neu- und Weiterentwicklung der ETL-Prozesse eines Produktions-Data-Warehouses (pDWH) zur Auswertung von Produktionsparametern, Stückzahlen und abhängigen KPI-Werten für einen Hersteller von Elektronikkomponenten.
Die Entwicklung von State-of-the-Art Datenplattformen findet kaum mehr einen Weg vorbei an Datalakes. Doch einen Überblick zu...
Einleitung In diesem Beitrag erfahren Sie, wie Sie aus Ihren bestehenden Power BI Reports das Maximum herausholen. Denn durch geschickte...
Einleitung Die Konsolidierung, Sicherung und Bereitstellung von aufgearbeiteten Quelldaten ist ein zentraler Aspekt zur Auswer...
Screenshot of Pulumi Code In this blog post, we’ll explore how to use Pulumi and the Terraform Nexus Provider to configure and manage S...
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