Projekte

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Technologie

AI basierte Konfiguration für individualisierte Ski.

Herausforderung

TYPS fertigt Skier, die individuell an den Kunden angepasst sind. Berücksichtigt werden dabei unter anderem Biometrie, Fahrkönnen und Stil sowie Umweltdaten. Um die Kosten dafür zu senken, sucht TYPS daher nach einer Lösung zur Automatisierung – der Markt für € 2000 teure Skier ist zu klein.

Plan

Auf Basis der bereits gefertigten Skier wird eine erste Version der KI erstellt. Diese wird durch den Input der Experten sowie den Rückmeldungen der Kunden auf Testevents verfeinert. Im Weiteren sollen diese Ergebnisse durch moderne Fertigungsmaschinen auch direkt in den Herstellungsprozess eingebunden werden.

Ergebnis

Die Fact AI ist in der Lage, 21 Fragen und biometrische Informationen auszuwerten und dazu passend einen individuellen Ski zu konfigurieren. Ski, die ansonsten € 2000 gekostet hätten, können so für € 600 – 800 angeboten werden, ohne dabei Abstriche bei der Qualität zu machen.

Mit der Technologie von Fact AI können wir Premium Custom Ski, die sonst EUR 2000.- kosten würden, um EUR 700-800 anbieten – und das bei gleichmäßigerer und höherer Qualität im Prozess.

Sigi Rumpfhuber, TYPS GMBH
ORIGO: Artificial Intelligence for Original+

Porsche Holding

Technologie

Deep Learning für Guided Selling.

Herausforderung

Zehntausende Fahrzeugmodelle sollen mit Kundenbedürfnissen zusammengeführt werden. Der sich ständig ändernde Fahrzeugkatalog soll vollautomatisch erfasst werden.

Plan

Für jedes Fahrzeug erstellt die Fact AI einen Fingerprint. Die Kundenbedürfnisse werden abgefragt und der Vektorraum wird durchsucht.

Ergebnis

Für die Porsche Holding GmbH wurde ein intelligenter Einkaufsberater entwickelt. Dieser wird für die Porsche Konzernmarken VW, Audi, Seat, Škoda und das Gebrauchtwagenportal DasWeltAuto eingesetzt. Mit nur wenigen Klicks können Besucher ihre Bedürfnisse mitteilen. So kann die künstliche Intelligenz im Hintergrund sofort entsprechende Vorschläge für Autos machen.

Welcher Audi passt zu Ihnen?
Welcher Volkswagen passt zu mir?

Logdaten-Analyse in der Industrie

Technologie

Technologien für Streaming und Querying großer Datenmengen (big data). Setups mit unterschiedlichen formen von Künstliche Neuronalen Netzen.

Herausforderung

In modernen Industrie 4.0-Umgebungen fallen Daten in Größenordnungen und Komplexitätsdimensionen an, die mit Mitteln der klassischen Datenauswertung nicht bewältigbar sind, die aber trotzdem in vielerlei Hinsicht genutzt werden könnten (Digital-Twin-Simulationen, Outlier-Detection, Predictive Maintenance).

timeline analyse chart

Plan

Durch eine erste Analyse der vorhandenen Datenstruktur wird der ungefähre Rahmen des Projektes definiert. In diesem Fall wurden die Daten verwendet, um den Digital-Twin einer bestehenden Produktionsmaschine zu erstellen.

Ergebnis

Sensordaten können in konstanter Art und Weise ausgewertet und mit realen Prozessen verglichen werden. Die Simulation bestehender Prozesse wird durch “Digital Twins” günstiger und schneller, die Fehlersuche einfacher.