Data Analytics & AI entwickeln sich gerade in allen Branchen zu unverzichtbaren Bausteinen, um Unternehmensprozesse robuster und effizienter zu gestalten. Der Grund dafür liegt auf der Hand: Daten- und AI-basierte Applikationen liefern weitaus mehr als bloße Transparenz über einen Betrieb. Richtig eingesetzt, erlauben sie gezielte Eingriffe, sorgen für kontinuierliche Verbesserungen und ebnen den Weg zu Entscheidungen, die weit vorausblicken.
Dabei sind die Anwendungsfelder breit gefächert: von der Ausschussreduktion, über die Energieoptimierung bis zur Qualitätssteigerung. Dank moderner Data-Science-Methoden, darunter der AI-basierten Bildverarbeitung oder auch Agentic AI, die zunehmend Einzug halten, wächst das Potenzial stetig.
Worauf es ankommt, sind passgenaue Ansätze, mit denen Produktions-, Prozess- und Unternehmensdaten zu messbaren Ergebnissen ausgewertet werden. Device Insight begleitet Unternehmen auf ihrer Data & AI Journey und verbindet dafür tiefes Branchenwissen mit fortschrittlicher Data-Science-Expertise.
Was uns auszeichnet: Unsere Berater, Software Engineers und Data Scientists verstehen die Maschinenwelt und die Datenwelt gleichermaßen. Gemeinsam entwerfen wir Analytics- und AI-Lösungen, die gezielt dort ansetzen, wo operative Verbesserungen für Sie am schnellsten spürbar sind.
Für zwei Hersteller von Schokoladenprodukten entwickelte Device Insight Predictive Quality Models, die jeweils optimale Maschineneinstellungen für jede Charge vorhersagen. So startet die Produktion idealerweise direkt ohne Ausschuss und mit einer Top-Qualität – bis zum perfekten „Knack“.
Für den Schweizer Anbieter von Hebetechnik setzte Device Insight eine Anomaliedetektion um. Grundlage ist ein Process Dataset, der Sensordaten, Qualitätsparameter und Maschinensignale integriert und so das normale Prozessverhalten beschreibt. Ein Deep-Learning-Modell erkennt Abweichungen in Echtzeit – etwa bei Zugspannung oder Verseilparametern – und ermöglicht es, frühzeitig auf drohende Qualitätsverluste oder Stillstände zu reagieren.
Für einen internationalen Milch- und Molkeverarbeiter entwickelte Device Insight ein Modell zur Anomaliedetektion. Es analysiert Produkt- und Rezeptdaten, Rohmaterial- und Maschinendaten sowie Qualitätsparameter. Abweichungen lassen sich auf Basis relevanter Merkmale und Zusammenhänge zwischen den Eingangsgrößen erkennen.
Die wichtigste Frage, die Sie zu Beginn eines Data-Analytics-Projekts stellen sollten, lautet: Was ist das Ziel? Möchten Sie Produktionsprozesse verschlanken, den Ausschuss reduzieren, die Produktqualität stabilisieren oder den Energieverbrauch senken? Für diese und viele weitere Anliegen bieten Data Analytics und KI leistungsstarke Werkzeuge.
Ein Überblick über die vier am stärksten verbreiteten Anwendungsfelder für daten- und KI-basierte Lösungen:
Klar ist, dass Daten alleine keine Probleme lösen. Erst wenn detailliert sichtbar wird, was in einem Betrieb oder einem Gerät passiert – welche Einflussfaktoren in welcher Form interagieren, welche Parameter entscheidend sind – entsteht die nötige Grundlage für eine intelligente Steuerung. Bei Device Insight analysieren wir deshalb nicht einfach nur Datensätze, sondern denken in Systemen.
Wir erfassen eine Domäne, indem wir tief in die physikalischen Bedingungen rund um Maschinen und Produkte eintauchen. Und betrachten dann den kompletten Datenfluss: vom Input (z.B. Rezepturen) bis zum Output (z.B. Produktqualität). Auf dieser Basis entwerfen wir leistungsfähige Lösungsarchitekturen für Ihre Data-Analytics- und KI-Anwendungen.
Die skizzierte Methodik liefert für uns den Plan – mit den passenden Technologien setzen wir ihn in industrielle KI-Lösungen um. Mit praxiserprobten Verfahren entwickeln wir maßgeschneiderte Anwendungen, etwa für die vorausschauende Wartung, die visuelle Qualitätsprüfung, Prozessoptimierung oder intelligente Assistenzsysteme. Immer mit dem Ziel, Daten für Sie direkt nutzbar zu machen.
Machine- und Deep-Learning-Methoden wie Regression, Klassifikation, Zeitreihenprognosen und Anomaly Detection bilden den Kern unserer Lösungen. Außerdem nutzen wir Deep-Learning-Techniken für die visuelle Inspektion, etwa die Objekterkennung oder die semantische Segmentierung, sowie generative KI mit LLM-Integration. Jede Technologie wird gezielt auf den jeweiligen Anwendungsfall abgestimmt.
Mit der Nutzung von Plattformen wie Databricks oder Microsoft Fabric sorgen wir dafür, dass die notwendige Rechenkapazität bereitsteht und Ihre Daten stets absolut sicher verfügbar sind. Die beiden führenden Data Intelligence Frameworks bilden für uns die zentrale Arbeitsumgebung für Datenanalyse, Modelltraining und Integration.
Mit DataOps, MLOps, DevOps und EdgeOps stellen wir sicher, dass Infrastruktur und ML-Modelle nicht nur entwickelt, sondern auch effizient integriert, überwacht und kontinuierlich optimiert werden können.
Je nach Anforderung laufen unsere Lösungen zentral in der Cloud (Azure, AWS) oder auch vor Ort.
Der Weg zur effektiven Data-Analytics- & AI-Lösung beginnt mit einer ersten Analyse. Wir sprechen hier von einer „Discovery“: Welche Prozesse und Anlagen stehen im Fokus, welche Daten werden benötigt? Um diese Fragen zu beantworten, steigen wir tief in Ihr Metier ein: Wir analysieren historische Daten und machen Muster, Trends und Potenziale sichtbar. Darauf aufbauend entwickeln wir eine passgenaue Lösungsarchitektur, wählen geeignete Machine-Learning-Methoden und schätzen den erwarteten „Return on Data“ ab. Im Proof of Concept entsteht das erste funktionale Modell, welches wir im Pilotbetrieb optimieren, in Ihre Systeme integrieren und überwachen. Nach dem Rollout pflegen wir die ML-Modelle weiter und sorgen so dafür, dass Ihre Lösung im Betriebsalltag dauerhaft Wirkung zeigt.
Geht nicht, gibt’s nicht: Wir zeigen, wie Unternehmen Datensilos, Kostenfallen & Komplexitätshürden bei der Umsetzung von Data Analytics überwinden.
Wir helfen Ihnen, den Überblick zu behalten und Data & AI gezielt für Ihren Business Case einzusetzen.
