Unser Kunde aus der Automobilindustrie hatte den Bedarf, die Langzeitqualität von Komponenten im Bereich der Kraftstoffsysteme zu überwachen. Unsere Aufgabe bestand darin, ein Konzept für die Datenanalyse zu erarbeiten und eine prototypische Applikation zu validieren, um das Condition Monitoring des Motors zu optimieren.

Um das Konzept zu validieren und die Datenanalyse zu optimieren, haben wir die vorhandenen Datenbankabfragen konsolidiert und weitere Daten hinzugefügt. Wir haben die Datenanalyse erweitert, indem wir den Umfang der Analyse um weitere Motoren erweitert haben, deren Umfang über eine externe Steuerliste variiert werden kann. Die optimierten Datenbankabfragen und die erweiterten Daten wurden dann zu einer vollautomatisierten ETL-Ladestrecke weiterentwickelt.

Durch die erweiterten Daten konnten wir Fahrzeug-Lebensläufe erstellen und baureihenspezifische Fehlerhistorien auf Basis der Langzeitqualitätsdaten analysieren. Unser Kunde konnte dadurch die Qualität der Kraftstoffsysteme verbessern und das Condition Monitoring des Motors optimieren.

Für die Datenanalyse haben wir auf Data Science-Methoden zurückgegriffen, um die vorhandenen Datenbankabfragen zu konsolidieren und zu erweitern. Wir haben Machine-Learning-Methoden eingesetzt, um die Analyse zu automatisieren und die Ergebnisse zu verbessern. Die ETL-Ladestrecke wurde mithilfe von Apache Kafka und Apache Spark implementiert. Durch die Nutzung dieser Technologien konnten wir die Datenanalyse effektiver und effizienter gestalten.

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Unser Kunde, ein renommiertes Softwarehaus, stand vor der Herausforderung, die Monitoringsoftware von Lackierrobotern eines Maschinenherstellers zu erweitern, um eine innovative Komponente zur Früherkennung von Fehlern einzuführen. Um die Funktionsfähigkeit dieser Früherkennung im Rahmen eines Proof of Concepts nachzuweisen, war es für den Softwarehersteller entscheidend, funktionierende Detektionsmodelle zu entwickeln.

In enger Zusammenarbeit mit dem Data Science Team unseres Unternehmens wurde ein maßgeschneiderter Machine Learning Workshop durchgeführt, um die spezifischen Anforderungen des Kunden zu erfüllen. In diesem Workshop wurden aussagekräftige Variablen für die Fehlerbilder anhand der vorhandenen Logdaten entwickelt, ein Prozess, der auch als Featureengineering bekannt ist. Durch die sorgfältige Auswahl und Aufbereitung dieser Variablen konnten wir eine solide Grundlage für die Modellentwicklung schaffen.

Im nächsten Schritt wurden Klassifikationsmodelle entwickelt, um die Fehlerbilder effektiv zu erkennen. Dabei wurden verschiedene Verfahren angewendet und deren Leistung anhand evaluativer Metriken bewertet. Unsere Experten konnten so die besten Modelle identifizieren und spezifische Empfehlungen für die Implementierung ableiten. Wir arbeiteten eng mit den Softwareentwicklern zusammen, um ihnen klare Anweisungen und Richtlinien für die Integration der Fehlererkennungskomponente in die bestehende Monitoringsoftware bereitzustellen.

Dank des erfolgreichen Proof of Concepts konnte unser Kunde seinem Maschinenhersteller die beeindruckende Leistungsfähigkeit der entwickelten Komponente demonstrieren. Die präzisen Detektionsmodelle und die robuste Evaluierung der Verfahren lieferten überzeugende Ergebnisse, die das Vertrauen in die neue Früherkennungslösung stärkten. Unsere Kunden konnten die Vorteile der verbesserten Fehlererkennung für ihre Lackierroboter hervorheben und somit die Effizienz und Qualität ihrer Prozesse steigern.

Darüber hinaus erhielten die Softwareentwickler konkrete Anweisungen zur Implementierung der Fehlererkennungskomponente. Dies umfasste detaillierte Schritte, die zur Integration der Modelle in die bestehende Software erforderlich waren. Unsere umfassende Dokumentation und klare Richtlinien erleichterten den Entwicklern die Umsetzung und gewährleisteten eine reibungslose Integration der neuen Funktionalität.

Mit unserer Fachexpertise im Bereich Data Science und Künstlicher Intelligenz konnten wir dem Softwarehaus helfen, ihre Herausforderungen im Bereich der Fehlererkennung zu meistern. Unser Machine Learning Workshop und die darauf basierenden Modellentwicklungen haben nicht nur die Leistungsfähigkeit der Komponente verdeutlicht, sondern auch zu konkreten Handlungsempfehlungen für die Implementierung geführt.

Unser Machine Learning Workshop ist speziell darauf ausgerichtet, Unternehmen bei der Implementierung von Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz in ihre Geschäftsprozesse zu unterstützen. Durch die Nutzung relevanter Stichworte, wie „machine learning workshop“, und deren strategische Platzierung im Text, optimieren wir den Inhalt für Suchmaschinen. Dies trägt dazu bei, dass potenzielle Kunden, die nach Lösungen im Bereich Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz suchen, unser Unternehmen als vertrauenswürdigen Partner finden.

Wenn Sie Ihre Geschäftsprozesse optimieren und von den Vorteilen fortschrittlicher Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz profitieren möchten, kontaktieren Sie uns. Unser Team steht Ihnen mit seiner Fachexpertise und seinem Engagement zur Seite, um Ihre Projekte zum Erfolg zu führen.

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