„Um KI sinnvoll und gewinnbringend für unsere Kunden einzusetzen, braucht man das KI-Knowhow und ein Verständnis für die hochkomplexen Systeme und Anlagen, die es zu optimieren gilt. Dazu kommt das notwendige unternehmerische Denken, damit KI-Anwendungen einen echten Mehrwert liefern.“

Dr. Marc Großerüschkamp
Principal Consultant & Leiter INVENSITY Technology Hub

Künstliche Intelligenz

Wir identifizieren mit Ihnen die konkreten Anwendungsfälle von KI, beziffern deren Nutzen und zeigen die Umsetzbarkeit auf.

Als langjähriger Kompetenzträger für den Themenbereich „Künstliche Intelligenz“ bietet INVENSITY mittelständischen Unternehmen ein kostenbewusstes und trotzdem maßgeschneidertes Angebot für den Einsatz von KI im System- und Maschinenbetrieb sowie in der Produktion.

Als Unternehmen an der Schnittstelle zwischen Engineering & IT verstehen wir mit unseren >200 Mitarbeitern komplexe physikalische Systeme und deren Daten im Detail.

Wir verfügen über das Data Science Know-How, um passende Machine Learning Anwendungen zu identifizieren und gemeinsam mit unseren Kunden zu bewerten.

INVENSITY ist Teil des KARLI-Forschungsprojekts, ein vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz gefördertes KI-Forschungsprojekt mit einem Projektvolumen von ca. 16 Mio. €. Gemeinsam mit u.a. Continental, Audi, Ford und dem Fraunhofer IOSB arbeiten wir an neuesten Möglichkeiten, um das theoretische Potential von KI in die Praxis zu übertragen.

INVENSITY ist Konsortialpartner im Forschungsprojekt KIMORo. Das Konsortium fokussiert sich auf die Bewertung der Entwicklung und Produktion für einen Künstlich Intelligenten Modularen Opensource Roboter hinsichtlich technischer und ökonomischer Machbarkeit. Das Vorhaben wird unterstützt aus Mitteln des Landes Hessen.

Der INVENSITY KI Data Value Report

Der INVENSITY KI Data Value Report ist ein praxisorientiertes Beratungsangebot für die automatisierte Analyse Ihrer Daten.

Innerhalb von 10 Tagen analysieren wir Ihre bereits vorhandenen (Sensor-)Daten und unterbreiten Ihnen konkrete Vorschläge zur individuellen Nutzung von Machine Learning.

Dabei betrachten wir neben der technischen Realisierbarkeit auch den wirtschaftlichen Mehrwert, zum Beispiel durch Material- oder Energieeinsparungen, besserer Systemverfügbarkeiten oder Qualitätssteigerungen.

Unser Preis-/Leitungsverhältnis ist attraktiv für den Mittelstand, da wir kundenindividuelle Beratung mit automatisierter Datenanalyse kombinieren, um die wirtschaftlich relevantesten Anwendungsbereiche von Machine Learning zu identifizieren.

Die automatisierte Datenanalyse überprüft zum einen die Qualität der Daten (z.B. Vollständigkeit und  Konsistenz) und zum anderen die inhaltliche Verwertbarkeit mittels verschiedener Machine Learning Algorithmen. Dabei werden mehr als zehn Ansätze evaluiert und die Performance der trainierten Modelle miteinander verglichen, so dass sich die Wirtschaftlichkeit des KI-Einsatzes seriös abschätzen lässt.

Daten-Wertschöpfungskette

Digitalisierung bedeutet mehr als nur die Erfassung von Daten aus der realen Welt. Sie auszuwerten, zu visualisieren und neue Mehrwerte zu schaffen, macht Daten zu echter Wertschöpfung. Eine gezielte Analyse der vorhandenen Daten, der möglichen Wertschöpfung und der möglichen technischen Umsetzung ist notwendig, um eine optimale Datenwertschöpfungskette darzustellen.

Ausgewählte Referenzen

Whitepaper

Event-driven cloud-based architecture for Data Centric AI development

Ein neuer Forschungsbereich in der KI konzentriert sich auf die Verbesserung der Datenqualität und die beschleunigte Erstellung von Datensätzen aus Rohdaten. Angesichts Herausforderungen wie der Bewältigung des wachsenden Datenvolumens im Kontext von IoT und maschinellem Lernen besteht ein Bedarf an spezialisierten ETL-Tools, um konsistente Aktualisierungen für KI-Modelle bereitzustellen. In diesem Whitepaper wird untersucht, wie eine ereignisgesteuerte, cloudbasierte Architektur diese Herausforderungen angeht und Skalierbarkeit und Effizienz bietet.

Streamlining Software Development: The Impact of Large Language Models on Unit Testing

Large Language Models (LLM) bieten eine schnelle und effektive Lösung für die Entwicklung hochwertiger Software, die verschiedene Aufgaben von der Codeprüfung bis zur Sicherheitsanalyse abdeckt. Bei der Bereitstellung von Applikationen in einer Cloud-Umgebung steht der Datenschutz an erster Stelle. In diesem Whitepaper wird ein konkreter Anwendungsfall untersucht: die Nutzung eines LLM-Cloud-Service zur Entwicklung eines hybriden KI-Algorithmus, der die Erstellung von Unit-Tests automatisiert und mehr als 10 % der Entwicklerzeit für wichtigere Aufgaben einspart.

Sie haben Fragen zum Themenbereich Künstliche Intelligenz oder erwägen, eine externe Unterstützung zu beauftragen?

Nehmen Sie dazu jederzeit gerne Kontakt mit mir auf. Klicken Sie auf den unten stehenden Button und suchen Sie sich ganz unkompliziert einen Zeitslot aus, damit wir uns unverbindlich und kostenfrei über Ihr Vorhaben austauschen können.

Dr. Marc Großerüschkamp
Leiter INVENSITY Technology Hub