Unser Zugang ist “hands on” und praxisorientiert, da wir überzeugt sind, die richtige Balance zwischen ausreichender Präzision und wirtschaftlicher Leistbarkeit unserer Dienstleistungen bieten zu können. In den letzten Jahren haben wir mehrere Dienstleistungsprojekte realisiert, die uns mit für unser Unternehmen eher untypischen Branchen zusammengeführt haben, darunter Holzindustrie, Stahlindustrie, Entsorgungsbranche, Drahterzeugung und Betonindustrie. Unsere Aufgabe besteht darin, diese Unternehmen ins Zeitalter des Deep Learning zu begleiten und innovative Lösungen zu entwickeln. Ein zentraler Fokus liegt dabei auf Prozessen, bei denen durch Bilddatenvergleiche gleicher Szenerien ein vollautomatisiertes Qualitätsmonitoring betrieben werden kann. Die eingesetzten Architekturen sind jedoch flexibel und lassen sich auch mit vielen anderen Datensätzen anwenden.
Darüber hinaus beschäftigen wir uns intensiv mit dem Auslesen von Maschinen- und Sensordaten, um datenbasierte Erkenntnisse zu gewinnen. Mit Hilfe von “RNN” (Recurrent Neural Networks) und “GAN” (Generative Adversarial Networks) setzen wir Lösungen um, die Anomaly Detection ermöglichen. So können wir nicht nur bestehende Probleme frühzeitig erkennen, sondern auch Vorhersagen zu aufkommenden Fehlern treffen. Unser Ziel ist es, unseren Kunden Werkzeuge zur Verfügung zu stellen, mit denen sie Prozesse optimieren, die Effizienz steigern und gleichzeitig die Fehlerquote reduzieren können – ein klarer Mehrwert im modernen industriellen Umfeld.
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