Unsere Lösungen.
Seit über 25 Jahren entwickeln wir Softwarelösungen, die Prozesse automatisieren und intelligenter machen. Klick Dich durch unser Portfolio und kontaktiere uns mit Deiner Herausforderung.
Portfolio.

Predictive Maintenance für Bergbaumaschinen
Auswertung von Sensordaten zur Vorhersage des optimalen Wartungstermins.

Videobasierte Identifikation von Stahlbrammen
Deep Learning Algorithmen für die automatische Überwachung der Reihenfolge von Stahlbrammen führen zu höherer Kundenzufriedenheit durch robustere Sicherstellung der bestellten Stahlqualität.

Predictive Maintenance im Hüttenwerk
Anbindung aller Datenquellen mit zustandsrelevanten Daten zur Prognose der Restlaufzeit und Anomalieerkennung im größten Hüttenwerk Europas.

Identifikation von Abwanderungs-Verhalten
Machine Learning Algorithmus generiert Scoring Kennzahlen für den Vertrieb, die die täglichen Bewertungen des aktuellen Bestellverhaltens im Vergleich zur Einkaufshistorie zeigen.

Analyse von Stahlgefüge
Ein neuronales Netz lernt von den Metallurgie-Experten, um verschiedene Gefügephasen auf Bildern eines Rasterelektronenmikroskop voneinander zu unterscheiden.

Condition Monitoring von Kühlsystemen
Ausfallvorhersage durch Monitoring der Sensor und Stromverbrauchsdaten. Selbstlernendes KI-System mit automatisierter Wartungspriorisierung.

Nanoindenter Assistent
Unterstützung des Fachpersonals in der Werkstoffprüfung durch automatisierte Bildauswertung.

Prognosen der optimalen Bandausnutzung
Entwicklung eines Machine Learning Modells unter Einbeziehung der chemischen und mechanischen Band- und Anlagendaten, welches die optimale Bandpufferausnutzung durch genaue Prognose ermöglicht.

Technisches Risikomanagement
Ganzheitliche Betrachtung der Performance und Kosten (inkl. Prognose) für mehr Transparenz über und Optimierung von Effizienz & Effektivität der Instandhaltungsmaßnahmen.

Drohnenbasierte Inventur von Stahlcoils
Einsatz von Deep Learning zum automatischen Erkennen und Zählen von Coils mit Hilfe einer Kamera-Drohne.

Predictive Analytics für Marktnachfrage
Entwicklung verschiedener auf Parameter zugeschnittene Modelle zur verbesserten, vollautomatisierten Vorhersage der Marktnachfrage.

Overall Performance Tracking
Optimierung der Instandhaltungskosten und Budgetverteilung durch frühzeitige Erkennung von Auffälligkeiten und der Ableitung von Maßnahmen.

Automatisierte Verarbeitung von Kundenanfragen
Neuronales Netz erkennt Anliegen in unstrukturierten Daten. Klassifikation nach Art (Reklamation, etc.) und Inhalt (z.B. Gepäckverlust, Flugzeitverspätung).