Integration von KI-Lösungen

Moderne ChatBots wie OpenAI ChatGPT oder Google Gemini eröffnen viele neue Möglichkeiten um Prozesse im Unternehmen effizienter zu gestalten. Die zugrundeliegende KI‑Methode des maschinellen Lernens hat jedoch noch deutlich weitreichenderes Potential und umfangreichere Anwendungsmöglichkeiten.

Als Experten im Bereich der Künstlichen Intelligenz, helfen wir unseren Kunden dabei, KI‑Lösungen optimal im Unternehmen einzusetzen.

Szenarien

Warenmanagment optimieren

Vorhersage des zukünftigen Lagerbedarfs für eine effizientere Logistik

Kundenkommunikation automatisieren

Vorab-Klassifizierung von Kundenanfragen, Spracherkennung zur Transkribierung

Dokumente verarbeiten und analysieren

Unstrukturierte Informationen auslesen, Textstellen annotieren, Übersetzungen anfertigen

Objekte in Bildern finden

Erkennung von Produkten in Bildern, z. B. von Smarten Einkaufswägen

Trends erkennen

Analyse von Marktentwicklungen und Trends, Korrelationen finden, Zeitreihen vorhersagen

Leistungsumfang

Beratung. Wir beraten unsere Kunden, welche KI‑Lösungen wie im Unternehmen eingesetzt werden können, welche Risiken mit KI‑Lösungen einhergehen, und wie diese Risken möglichst minimiert werden können.

Entwicklung. Findet sich keine passende KI‑Lösung am Markt, entwickeln wir auf den Anwendungsfall des Kunden spezialisierte KI‑Modelle, sowohl auf Basis der eigenen Daten des Kundens, oder durch Anpassen frei verfügbarer Open‑Source-Modelle.

Integration. Danach integrieren wir die fertigen KI‑Lösungen in bestehende Software und Systeme, entwickeln passende Schnittstellen und Prozesse zur Automatisierung.

Wartung und Betrieb. Da KI‑Modelle auf Daten aufbauen, müssen diese regelmäßig an neue Daten angepasst und aktualisiert werden. Wir unterstützen unsere Kunden bei der Wartung und dem Betrieb von KI‑Lösungen.

Projekte

REST-Service zur automatischen Klassifizierung von Dokumenten

In diesem Projekt wurde die Open‑Source-Software „slub_docsa“ entwickelt. Sie ermöglicht es aktuelle Verfahren des maschinellen Lernens zu vergleichen (z. B. Künstliche Neuronale Netze), mit dem Ziel Dokumente automatisch zu Themen einer detaillierten Klassenhierarchie zuzuordnen. Ein REST-Service stellt die trainierten Modelle zur Verfügung.

Technologien: Python, Scikit-Learn, PyTorch, Transformers

Kamera-basierte Inline-Inspektion von Gusswerkstücken

In diesem Projekt wurde eine Software zur Oberflächeninspektion von Gusswerkstücken entwickelt. Die Software erkennt Anomalien, wie Kratzer oder Poren, und bewertet diese nach verschiedenen Kriterien. Das Prüfergebnis entscheidet, ob Werkstücke aussortiert werden müssen.

Technologien: Python, PyPylon, OpenCV, PyTorch

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