Prozesse automatisieren, Anlagen digitalisieren

Aufgaben wie z.B. das Erstellen von Geschäftszahlenberichten oder die manuelle Ausfüllung von Geschäftsprozessformularen nehmen viel kostbare Zeit in Anspruch. Jetzt mögliche Prozessautomatisierungspotentiale entdecken »

Bildverarbeitung - Künstliche Intelligenz

Wo herkömmliche, mit hohem Zeitaufwand entwickelte Heuristiken schnell an ihre Grenzen kommen, entfalten KI-basierte Bildverarbeitungsverfahren ihre Stärken. Jetzt mögliche Einsatzszenarien für KI im Unternehmen entdecken »

Prozessanalyse zur Identifikation von Automatisierungspotential
Erarbeitung von Softwarekonzepten zur Automatisierung repetitiver Aufgaben
Softwareentwicklung in industrierelevanten Sprachen (C#, C, Python, JS und weitere)
Entwicklung individueller Schnittstellenprogramme zur Anbindung von Geräten und Anlagen (SPS) an bestehende Produktionssysteme und Datenbanken z.B. per Modbus, TCP/IP oder MQTT
Entwicklung von Softwareleitständen zur zentralen, individuellen und auftragsbezogenen Kommunikation, Steuerung und Datenerfassung der einzelnen Netzwerkteilnehmer einer Fertigungsanlage, wie beispielsweise Drucker, Laser, Kameras, SPS, etc.
Erarbeitung von Softwarelösungen zur Automatisierung manueller Fertigungsabläufe, wie beispielsweise Konfigurationswechsel, individuelle Produktvarianten, Line Clearance, etc.
Individuelle datenbankbasierte Erfassung, Verarbeitung, Analyse und Speicherung von Produktionsdaten
Entwicklung von Programmen zur automatisierten Datenakquise und Datenaufbereitung, z.B. von Messdaten
Automatisierte, statistische Datenauswertung
Entwicklung automatisierter Office Dokumente (z.B. vollautomatische Erstellung von Reports in MS-Office mit VBA)
Programmierung individueller Lösungen zum Portieren und Migrieren großer Datenmengen zwischen verschiedener Software bzw. unterschiedlichen Schnittstellen

Identifikation von Anwendungsfällen, Beratung zu möglichen Einsatzszenarien und Anforderungen
Durchführung von Machbarkeitsstudien für individuelle Szenarien
Generierung synthetischer Datensätze zum Training und zur Evaluation von KI Modellen, angepasst auf den individuellen Anwendungsfall
Entwicklung automatisierter Datenverarbeitungspipelines
Implementierung trainierter Modelle in vorhandene Softwareumgebungen