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Potenziale finden
Wir schauen gemeinsam darauf, wo Daten, Bilder oder Messreihen heute schon vorhanden sind und wo daraus ein echter Mehrwert entstehen kann.
Use Case & NutzenLeistung
Machine Learning für Muster, Prognosen und Erkennung
Machine Learning eignet sich besonders dort, wo aus historischen Daten, Bildern oder Messreihen Muster erkannt werden sollen. So entstehen Systeme, die nicht nur reagieren, sondern Zusammenhänge aus Daten lernen.
Ablauf
So läuft ein Projekt im Bereich Machine Learning ab
Am Anfang stehen Potenziale und Ideen. Danach lohnt es sich, regulatorische Fragen wie den AI Act früh zu prüfen, bevor die Entwicklung entlang eines klaren Rahmens wie Crisp ML (Q) aufgebaut wird.
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Ideen sammeln
Mögliche ML-Anwendungen werden konkretisiert: Welche Daten sind da, welche Fragestellung ist realistisch und welches Ergebnis soll später nutzbar sein?
Daten & Zielbild3
AI Act prüfen
Bevor die Umsetzung startet, prüfen wir Anforderungen an Transparenz, Risiko, Dokumentation und Nachvollziehbarkeit, damit die Entwicklung sauber aufgesetzt ist.
Rahmen & Verantwortung4
Entwicklung nach Crisp ML (Q)
Die eigentliche Entwicklung wird entlang eines klaren ML-Rahmens aufgebaut, damit Datenverständnis, Modelllogik, Bewertung und spätere Nutzung strukturiert zusammenlaufen.
Struktur & UmsetzungTechnische Umsetzung
Die technische Umsetzung verbindet Daten, Methodik und regulatorischen Rahmen
Für ML-Projekte wählen wir passende Entwicklungs- und Auswertungswerkzeuge. Dazu kommen methodische Rahmen wie Crisp ML (Q) und regulatorische Leitplanken wie der EU AI Act.
Code-basierte Entwicklung
Passende Werkzeuge für Training und Auswertung
Wenn Daten aufbereitet, Modelle bewertet oder Ergebnisse weiterverarbeitet werden sollen, wählen wir die passende technische Grundlage für das Projekt.
Visuelles Tooling
Strukturierte Daten-Workflows
Datenflüsse, Vorverarbeitung, Modellschritte und Auswertungen lassen sich visuell nachvollziehbar aufbauen. So bleibt die Logik auch für Fachbereiche gut lesbar.
Rahmen und Verantwortung
AI Act und Qualität früh prüfen
Bei ML-Anwendungen lohnt es sich, Transparenz, Datenqualität, Nachvollziehbarkeit und regulatorische Anforderungen wie den AI Act von Anfang an zu prüfen.
Visuelle ML-Bausteine
Crisp ML (Q) als strukturierende Denkgrundlage
Gerade in frühen Projektphasen hilft ein klarer ML-Rahmen dabei, Datenquellen, Modellschritte, Bewertung und spätere Nutzung nachvollziehbar zu strukturieren.
Beispiele
ML-Anwendungen und Datenflüsse
Hier stehen konkrete ML-Beispiele im Vordergrund: visuelle Auswertung, Anomalieerkennung und datenbasierte Vorhersagen.
Die fotorealistischen KI-Motive veranschaulichen die beschriebenen Verfahren. Sie zeigen keine realen Anlagen und keine Kundenprojekte; dargestellte Messwerte sind Beispielwerte.
Regression
Eine Regression beschreibt den Zusammenhang zwischen Außentemperatur und Heizenergie und macht daraus eine nachvollziehbare Prognose.
Objekterkennung mit Autos
Ein Kamerabild zeigt mehrere Fahrzeuge; das Modell markiert die erkannten Autos und gibt die Ergebnisse strukturiert weiter.
Ausreißer erkennen
Ausreißererkennung macht ungewöhnliche Punkte in einem Zeitverlauf sichtbar, bevor daraus im Alltag ein Problem wird.
Was möglich ist
Von der Datenerkennung bis zur späteren Prozesseinbindung
Machine Learning ist besonders nützlich, wenn Entscheidungen nicht nur über feste Regeln getroffen werden, sondern aus Datenmustern, Wahrscheinlichkeiten oder visuellen Merkmalen abgeleitet werden. Die spätere operative Einbindung kann anschließend über Custom Workflows erfolgen.
Wiederkehrende Entwicklungen in Beständen, Messwerten oder Bilddaten werden sichtbar und für Entscheidungen nutzbar gemacht.
Modellausgaben können später in Dashboards, Warnmeldungen oder über Custom Workflows in echte Folgeprozesse überführt werden.
Kontakt
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