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Signale und Quellen verstehen
Wir erfassen, welche Daten, Sensorwerte oder Erkennungsergebnisse bereits vorhanden sind und an welchen Stellen sie später wirksam werden sollen.
Analyse & MappingLeistung
Custom Workflows für die Integration von ML, Sensorik und Verarbeitung
Im Unterschied zur Prozessautomatisierung, bei der meist ein einzelner klarer Ablauf optimiert wird, verbinden Custom Workflows mehrere Quellen und Ergebnisse zu einem übergreifenden Prozess. Hier laufen ML, Sensorik und Verarbeitung so zusammen, dass aus einzelnen Signalen ein gemeinsamer operativer Ablauf entsteht.
Ablauf
So läuft ein Projekt für integrierte Workflows ab
Im Mittelpunkt steht die Frage, wie ML-Ergebnisse, Sensorwerte und Verarbeitungsschritte sauber zusammenspielen. Daraus entsteht ein Ablauf, der Daten nicht nur verbindet, sondern operativ nutzbar macht.
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Zielablauf skizzieren
Gemeinsam wird definiert, wie Verarbeitung, Entscheidungen, Benachrichtigungen oder Steuerungen später zusammenlaufen sollen.
Zielprozess3
Workflow aufbauen
Die Logik, Trigger, Schnittstellen und Verarbeitungswege werden so umgesetzt, dass ML, Sensorik und Business-Systeme sauber verbunden sind.
Build & Testing4
Systeme und Aktionen koppeln
Aus Daten und Erkennung werden konkrete Folgeaktionen: Meldungen, Entscheidungen, Übergaben oder technische Reaktionen.
Einführung & Integration5
Weiterentwickeln
Im Betrieb werden weitere Quellen, Modelle, Sensoren oder Verarbeitungsschritte schrittweise ergänzt und optimiert.
Skalierung & PflegeTechnische Umsetzung
Die technische Umsetzung verbindet Quellen, Auswertung und Folgeprozess
Custom Workflows sind die Schicht, in der ML, Sensorik und Verarbeitung praktisch zusammenfinden. Hier werden Ergebnisse aus Modellen, Signale aus Sensoren und weitere Systeme zu einem operativen Gesamtprozess verbunden.
Individuelle Logik
Individuelle Verarbeitung und Sonderlogik
Wenn Daten transformiert, ML-Ergebnisse bewertet oder Folgeaktionen individuell gesteuert werden müssen, schafft eine passgenaue Logik die nötige Flexibilität im Ablauf.
Systemübergreifende Verknüpfung
Ergebnisse und Systeme verbinden
Ergebnisse aus Modellen, Datenquellen oder Formularen können mit Schnittstellen, Benachrichtigungen und nachgelagerten Prozessen verbunden werden.
Transparente Ablaufsteuerung
Sensorik, Zustände und Reaktionen verbinden
Wenn Sensorwerte, Statuswechsel oder technische Reaktionen sichtbar eingebunden werden sollen, entsteht eine klare Grundlage für die operative Steuerung.
Beispiele
Integrationen von ML, Sensorik und Verarbeitung
Die Beispiele zeigen, wie Workflows nicht nur Systeme verbinden, sondern Ergebnisse aus Modellen, Sensordaten und Verarbeitungsschritten in einen operativen Ablauf überführen.
Ergebnisse zuverlässig weitergeben
ML-Ergebnisse, Schnittstellen und nachgelagerte Verarbeitungsschritte lassen sich nachvollziehbar zusammenführen und an weitere Abläufe übergeben.
Technische Reaktionen steuern
Wenn Sensordaten, Zustände und technische Reaktionen zusammenspielen, lassen sich Verknüpfung und operative Reaktionen klar steuern.
Verarbeitung und Monitoring
Gerade bei kombinierten Prozessen aus ML, Sensorik und Folgeaktionen wird ein Dashboard wichtig, damit Ergebnisse, Zustände und Prozessschritte gemeinsam sichtbar bleiben.
Was möglich ist
Von isolierten Signalen zu einem durchgängigen Gesamtprozess
Custom Workflows sind besonders dann sinnvoll, wenn ML-Modelle, Sensordaten oder Verarbeitungsschritte zwar einzeln schon funktionieren, aber noch nicht als gemeinsamer Ablauf zusammenspielen.
Erkennung, Messwerte und Datenquellen müssen nicht isoliert bleiben, sondern können in einem gemeinsamen Workflow miteinander verbunden werden.
Erst durch Verarbeitung, Übergaben und Folgeaktionen wird aus einem einzelnen Signal ein nutzbarer Prozess im Alltag.
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