Entwicklung von KI-Technologien in Industrieanlagen
FÜHRUNG DURCH
 |
 |
FINANZIERT UND SUBVENTIONIERT DURCH
 |
 |
 |
Entwicklung von KI-Lösungen
für Industrie 4.0
AppliediT ist stolz darauf, Teil des IA4Q-Konsortiums zu sein, einem innovativen Projekt unter der Leitung von Stellantis und ITA (Instituto Tecnológico de Aragón). Das Projekt zielt auf die Entwicklung von Technologien im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) ab, um die Qualität und die Überwachung in Industrieanlagen zu verbessern. Die Investition beläuft sich auf mehr als 10 Millionen Euro dank der gemeinsamen Finanzierung von Mitteln aus dem Programm TransMisiones. Dieses Programm wurde vom spanischen Ministerium für Wissenschaft, Innovation und Universitäten über das Zentrum für technologische Entwicklung und Innovation (CDTI) und die staatliche Ermittlungsbehörde (AEI) einberufen.
Wir engagieren uns für die Entwicklung innovativer Technologien, die Unternehmen helfen, ihre Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern. Die Teilnahme am IA4Q-Konsortium ist eine einzigartige Gelegenheit, zum Fortschritt der KI in der Industrie beizutragen und mit führenden Unternehmen des Sektors zusammenzuarbeiten.
UNSERE MISSION
Wir stellen unser Wissen und unsere Erfahrungin folgenden Bereichen der künstlichen Intelligenz zur Verfügung
01
Maschinelle Bildverarbeitung für die automatische Prüfung von Teilen und Komponenten
Hochauflösende Kameras erfassen Bilder, die analysiert werden, um Fehler zu erkennen und Teile zu klassifizieren. Diese Technologie sorgt für hohe Präzision, Konsistenz, Geschwindigkeit und Rentabilität und verbessert die Produktionseffizienz und Sicherheit.
02
Natural language processing (NPL) zur Datenanalyse und Berichterstellung
Sie nutzt KI, um Textdaten zu interpretieren, Informationen zu extrahieren und kohärente Berichte zu erstellen. Techniken wie Stimmungsanalyse und Entitätserkennung verwandeln unstrukturierte Daten in aussagekräftige Informationen und verbessern die Entscheidungsfindung. NLP automatisiert diese Prozesse, verbessert die Effizienz, reduziert Fehler und liefert zeitnahe Business Intelligence.
03
Maschinelles Lernen für Fehlervorhersage und Prozessoptimierung
KI wird eingesetzt, um Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und Geräteausfälle vorherzusagen. Durch die Verarbeitung historischer Daten können Sie Probleme vorhersehen, bevor sie auftreten, und so Ausfallzeiten und Wartungskosten reduzieren. Darüber hinaus optimiert das maschinelle Lernen Prozesse, indem es Ineffizienzen identifiziert und Verbesserungen vorschlägt, wodurch Produktivität und betriebliche Effizienz gesteigert werden. Diese Technologie führt zu einem zuverlässigeren Betrieb und erheblichen Kosteneinsparungen.
VORTEILE
Das IA4Q-Konsortium wird 3 Jahre lang an der Entwicklung von KI-Lösungen zur Qualitätsverbesserung arbeiten
01
Automatisieren der Prüfung von Teilen und Komponenten, um die Qualität des Endprodukts zu gewährleisten.
Durch den Einsatz dieser Technologie können wir Fehler erkennen, die Konsistenz aufrechterhalten und die Effizienz steigern, wodurch das Risiko, dass fehlerhafte Produkte zum Kunden gelangen, verringert wird.
02
Vorhersage von Anlagenausfällen und effizientere präventive Wartung
Dazu gehört der Einsatz von Technologien zur Datenanalyse, zur Vorhersage potenzieller Probleme und zur Planung rechtzeitiger Wartungsarbeiten, um Ausfallzeiten zu verringern und die Nutzungsdauer der Anlagen zu verlängern.
03
Optimierung der Produktionsprozesse und Senkung der Betriebskosten
Dazu gehört der Einsatz von Technologie, um Ineffizienzen zu erkennen, Abläufe zu rationalisieren und Verschwendung zu minimieren, was zu höherer Produktivität und niedrigeren Kosten führt.
Wir bei AppliediT engagieren uns sehr für das iA4Q-Projekt und seine zukünftigen Ergebnisse. Wir sind sicher, dass es die Art und Weise, wie Produktionsanlagen in der Automobilindustrie heute arbeiten, revolutionieren wird. Denn es sorgt für maximale Nachhaltigkeit und Energieeffizienz und fördert die industrielle Digitalisierung.
Wir bei AppliediT engagieren uns sehr für das iA4Q-Projekt und seine zukünftigen Ergebnisse. Wir sind sicher, dass es die Art und Weise, wie Produktionsanlagen in der Automobilindustrie heute arbeiten, revolutionieren wird. Denn es sorgt für maximale Nachhaltigkeit und Energieeffizienz und fördert die industrielle Digitalisierung.