Data-Driven Engineering Massgeschneiderte KI Lösungen für Ihr Unternehmen
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Nutzen Sie das volle Potenzial Ihrer Unternehmensdaten
Durch den Einsatz hochentwickelter KI-Algorithmen und -Technologien bin ich in der Lage, Ihre Daten präzise zu analysieren, Muster zu identifizieren, zukünftige Trends vorherzusagen und auf dieser Grundlage fundierte Entscheidungen zu treffen. Die breite Palette verfügbarer Algorithmen ermöglicht es Ihnen nicht nur, Ihre Daten effektiver zu nutzen, sondern auch Wettbewerbsvorteile zu erzielen und Ihr Unternehmen erfolgreich in einer immer stärker datengetriebenen Welt zu positionieren.
Wie kann ich Sie unterstützen
- Aufbau einer Datenstruktur und Analytics
- Erstellen von KI-Strategien
- Prototyping und Umsetzung
Prototyping-Paket
Das Prototyping-Paket richtet sich an Unternehmen, die schnell und effizient einen ersten Prototypen für ihre KI-Anwendungen entwickeln möchten. Innerhalb einer Woche wird ein funktionsfähiger Prototyp erstellt, der als Grundlage für die weitere Entwicklung dient. Der beschleunigte Prozess garantiert schnelle Ergebnisse und ermöglicht Ihnen, sofort fundierte Entscheidungen für die nächste Projektphase zu treffen.
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Sprint-Implementierungspaket
Der zweiwöchige Sprint umfasst eine gezielte und strukturierte Vorgehensweise, die in 40 Arbeitsstunden durchgeführt wird. Der Schwerpunkt liegt auf der effizienten Implementierung Ihrer KI-Lösung. Es wird jedoch auch Wert auf die anschliessende Analyse, insbesondere im Hinblick auf Performance-Metriken, gelegt. Bei umfangreichen Projekten kann zusätzliche Zeit für die Entwicklung und Umsetzung alloziert und stattdessen bei anderen Teilschritten eingespart werden.
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Sprint-Beratungspaket
Beim Beratungspaket sind in der Leistung acht Arbeitsstunden, verteilt auf zwei Wochen, inkludiert. Hier liegt der Fokus vor allem auf dem Know-How-Transfer. Der Kunde nimmt die Implementierung selbst vor, der Leistungsschwerpunkt liegt auf Beratung des Kunden hinsichtlich der Architektur des Produkts und der entsprechend verwendeten Technologien. Es wird jedoch auch Wert auf die anschliessende Analyse, insbesondere im Hinblick auf Performance-Metriken, gelegt.
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Workshops & Schulungen
Unsere Workshops & Schulungen bieten massgeschneiderte Trainings zum Thema KI, sowohl für Entwicklerteams als auch für Laien. Unsere praxisorientierten Sitzungen vermitteln fundiertes Wissen und praktische Fähigkeiten, die sofort im Arbeitsalltag anwendbar sind. Beispiele für unsere Workshops und Schulungen umfassen: Hackathons: Intensive, kollaborative Events, bei denen Teams innovative KI-Lösungen entwickeln. Product Design Workshops: Spezialisierte Sitzungen zur Entwicklung und Optimierung von KI-gestützten Produkten. Technische Schulungen für Ingenieure: Vertiefte Trainings, die Ingenieuren helfen, fortgeschrittene KI-Techniken und -Tools effektiv zu nutzen. Die Inhalte werden individuell auf Ihre Bedürfnisse und Projekte abgestimmt, um maximale Relevanz und Nutzen zu gewährleisten.
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Praxisbeispiele
Anwendungen von KI in der Praxis
Absatzforecasting bei Perspective Food
Mittels Time-Series Forecasting können Lebensmittelabsätze für die Gastronomie prognostiziert und dadurch die Verschwendung an Lebensmitteln reduziert werden.
Optimierung der Maschinenwartung durch KI-Modelle
Die Implementierung von KI-Modellen zur Vorhersage von Maschinen- und Anlagenwartungen ist entscheidend, um Ausfallzeiten zu minimieren und die Lebensdauer von Geräten zu verlängern.
Automatisierte kundenspezifische Prozesse durch LLMs in ERP und CRM Systemen
Der Einsatz von LLM zur Automatisierung kundenspezifischer Prozesse in ERP und CRM Systemen hat eine transformative Wirkung auf Unternehmen.
Expert-Bots für Ihre KMU
Mit Azure Promptflow lassen sich komplexe Prozesse und Logiken in einen massgeschneiderten Chatbot verbauen. Dabei können nicht nur eigene Datenquellen mit einbezogen werden, sondern gleich auch Automationen ausgeführt werden.
Entwicklung einer KI-Strategie für KMU
Die Entwicklung einer KI-Strategie ist für KMU von entscheidender Bedeutung, um wettbewerbsfähig zu bleiben und von den Vorteilen der Künstlichen Intelligenz zu profitieren.
Implementieren von Metriken zur Steigerung des Unternehmenserfolgs
Die Sammlung und Analyse von Daten sind essenzielle Komponenten für jedes moderne Unternehmen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und strategische Ziele zu erreichen. Wie wär es mit einer Unternehmensspezifischen North-Star Metric?
Effiziente Prozessoptimierung durch Reinforcement Learning
Mit Reinforcement Learning lassen sich auch komplexe Probleme lösen, da es Algorithmen erlaubt, durch gezieltes Lernen und Anpassung optimale Strategien zu erarbeiten.
Der KI-Implementationsprozess
Vom Prototypen bis zum Deployment
01
Problemerfassung
Zunächst wird das Problem identifiziert und definiert, wobei es wichtig ist, die Zielsetzung klar zu formulieren und die relevanten Parameter zu berücksichtigen.
02
Datenerfassung
Anschließend erfolgt die Datenerfassung, bei der relevante Datenquellen identifiziert und die Daten gesammelt werden, die für die Lösung des Problems benötigt werden. Dazu können beliebig verschiedene Unternehmensdaten eingebunden werden.
03
Datenverarbeitung
Es folgt die Datenvorbereitung und -bereinigung, bei der die Daten aufbereitet werden, um sicherzustellen, dass sie geeignet sind und keine fehlerhaften oder irrelevanten Daten enthalten. Nun wird das Modell ausgewählt und trainiert, wobei verschiedene KI-Algorithmen zum Einsatz kommen können.
04
Evaluation
Sobald das Modell trainiert ist, erfolgt die Evaluierung und Validierung, um sicherzustellen, dass es korrekt funktioniert und die gewünschten Ergebnisse liefert. Dies beinhaltet oft den Einsatz von Testdatensätzen, um die Leistung des Modells zu überprüfen und mögliche Schwachstellen zu identifizieren. Nun muss auch final entschieden werden, ob eine vollständige Implementierung wirtschaftlich ist.
05
Implementierung
Schliesslich wird das Modell implementiert und in die Arbeitsabläufe oder Systeme integriert, um das identifizierte Problem zu lösen oder zu unterstützen. Es ist wichtig, den Prozess regelmäßig zu überwachen und zu aktualisieren, da sich die Anforderungen und Rahmenbedingungen im Laufe der Zeit ändern können.
06
Wiederholung
Bei der Entwicklung sollte von Anfang an auf einen iterativen Prozess gesetzt werden. Nach dem Release geht die Arbeit von Vorne wieder los, am Besten direkt beim aktuellen Kundenfeedback.