Vernetzte Applikation – Unterstützung des Handwerks und der Industrie mit Data Mining

Verfahren digitalisieren, Daten gewinnbringend auswerten und Prozesse optimieren

Warum Data Mining?

Data Mining hilft dabei, Muster und Beziehungen in großen Datenmengen zu erkennen. Bei diesem interdisziplinären Ansatz kommen Methoden aus der Statistik, der Informatik und dem maschinellen Lernen zum Einsatz. In der Praxis können verschiedene Data-Mining-Methoden eingesetzt werden, um genaue Vorhersagen für die Zukunft zu treffen oder um Trends und Anomalien frühzeitig zu erkennen.

Dies hilft Unternehmen, bessere Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen. So können Kundenbedürfnisse frühzeitig erkannt, Marketingkampagnen darauf abgestimmt und der Umsatz gesteigert werden.



Ablauf eines Projekts

Konzept & Projektplan

  • Analyse zu erfassender Datenpunkte, Prozessschritte, Schnittstellen und Ergebnis
  • Erstellung Prozessflussdiagramm
  • Definition der technischen Anforderungen gemäß Zielstellung
  • Erstellung des Projektplans für die Maßnahmenumsetzung

Implementierung

  • Konfiguration der Produktlogik mittels Wireframes
  • Programmierung der intelligenten Applikation
  • Schnittstellenintegration von vorhandener Software und Fine-tuning von Input- und Output-Variablen

Funktionalitätstests

  • Prüfung der Ein- und Ausgabeprozesse von Nutzern, Maschinen und Kontrollschnittstellen
  • End-to-End Durchlauf und Qualitätstests aus Kundensicht
  • Einrichtung auf den Systemen des und Übergabe an den Auftraggeber

Case Studies


ConsulTNC – Volker Knipping


Bei der Bedienung von CNC-Maschinen führen kleinste Ungenauigkeiten zu großen Mängeln des Endproduktes. Dieses Problem wurde durch eine Applikation gelöst, die die von der Maschine bereitgestellten Datenpunkte auswertet und dem Anwender anschaulich darstellt. Die erhöhte Prozesssicherheit in der Zerspanung führt zu hochwertigeren Produkten und höherem Umsatz. 

Marianne Kleuter-Dahlmanns mit Sharo Safaei
Marianne Kleuter-Dahlmanns mit Sharo Safaei

 

Edurocket – Soft Skill Training für Schüler 

 

 Im Rahmen der Entwicklung einer Lern-App für Oberstufenschüler werden Daten über das Lernverhalten erfasst und ausgewertet. Auf Basis der Nutzerdaten können individuelle Empfehlungen erstellt werden, die das Nutzererlebnis verbessern und zu besseren Leistungen führen. 

Durch einen proprietären AI-Matching Algorithmus wird die Zuweisung von Schüler und Mentor vereinfacht und stetig optimiert.

Ihre Ansprechpartner

Georg Hutzschenreuter

AI & Data Science Experte

Kirtkumar Pandya

Machine Learning Experte

Das Wissen über die eigenen Daten und deren effektive Nutzung ist erfolgsentscheidend. Die zahlreichen Methoden aus den Bereichen Machine Learning, Deep Learning, NLP und Big Data helfen bei der Digitalisierung Ihrer Prozesse. 

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