Der aiXbrain Blog: Best Practices rund um erfolgreiche Innovation mit KI in der Industrie

Schadensvermeidung mit KI - Praxisbeispiel Kuntze Instruments

Die Qualität von Wasser hängt im Wesentlichen von direkten Umgebungseinflüssen ab. Jeder heimische Pool, jedes städtische Schwimmbecken und auch jede Industriewasseranlage funktioniert daher ein wenig anders und ist individuell zu überwachen und gezielt mit der richtigen Chemikalienbelastung zu betreiben. Bei großflächigen Wasseranlagen passiert das an vielen verschiedenen Mess- und Steuerungspunkten.

Kuntze Instruments hat mit dem Connectivity-Service Cloud Connect® eine Lösung geschaffen, die eine zentrale Administration und Analyse der dafür eingesetzten Sensoren ermöglicht.
In Kombination mit aiXbrain’s Dataray®|serve Technologie bietet Kuntze Cloud Connect® seinen Kunden nun die Möglichkeit, sich von einer KI Hinweise zu möglichen Problemen im Betrieb des Wassersystems geben zu lassenund so den Worst Case eines kompletten Wasseraustauschs zu vermeiden.

Anwendungsfall: Warnsystem zur Schadensvermeidung

KI-Technologie: Klassifikation / Anomalieerkennung

Primäre Daten: Sensoren (Zeit, Prozessparameter)

Mehrwert: Qualitätsmängel bzw. Wasseraustausch vermeiden

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Geschäftsmann mit 5 Armen, die jeweils 1 Karte mit einem Fragezeichen halten

Die 5 wichtigsten Fragen bei der Digitalisierung von Produkten mit KI

In ihrer Digitalisierungsstrategie haben viele Unternehmen bereits erkannt, dass sie Ihre Produkte mithilfe von Künstlicher Intelligenz aufwerten können. In der Regel bedeutet das, Daten zum Produkteinsatz zu erschließen und diese schlau auszuwerten, um damit neue werthaltige Angebote für Kund:innen zu schaffen. In diesem Artikel haben wir die 5 wichtigsten Fragen zusammengestellt, die bei solch einem KI-Upgrade entscheidend sind.

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Zwei Ingenieur:innen in Produktionskleidung analysieren Daten an 6 Computerbildschirmen

6 Ansätze zur Datenanalyse in der Industrie

Komplexe technische Systeme wie Maschinen, Anlagen, Mess- und Regelungseinheiten oder auch Produktionslinien erzeugen heutzutage viele Daten. Um aus diesen Daten Erkenntnisse zu gewinnen, die zu verbesserten Produkten und neuen Innovationen führen, sind Ingenieur:innen darauf angewiesen, die richtigen Informationen in den Daten zu finden.

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Ein-humanoider-Roboter-erklärt-sich-gegenüber -einer-Geschäftsfrau-die-einen-Laptop-in-der-Hand-hält-und-den-roboter-direkt-ansieht

KI in der Produktion: Ist KI Ihnen eine Erklärung schuldig?

KI findet in der Produktion immer mehr Verbreitung, weil sich damit auf Maschinen-, Prozess- und Organisationsebene Effizienzgewinne realisieren lassen. Dabei kommen vermehrt KI-Verfahren wie neuronale Netze zum Einsatz. Diese können einerseits besonders gut komplexe Zusammenhänge erlernen, andererseits sind sie aber nicht in der Lage, Erklärungen mitzuliefern, warum sie eine bestimmte Entscheidung treffen. Das ist eine typische “Black Box” Eigenschaft.

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