Anomalieerkennung angetrieben durch KI

Unsere KI-Lösungen erkennen Ausreißer in nicht beschriftete Daten!

Was wir tun

Anomalien oder Ausreißer sind seltene und ungewöhnliche Muster, die in jedem Datenstrom auftreten können. In einigen Fällen kann die Identifizierung solcher Anomalien einen Ansatz zur Lösung von Kerngeschäftsproblemen bieten. Betrugserkennung im Banking & Fintech Bereich oder Intrusionserkennung im Infosec Bereich sind nur zwei Beispiele für den erfolgreichen Einsatz von Anomalidetektion.

In der Fertigungsindustrie ist die Erkennung von Anomalien häufig ein nützliches Instrument zur Verbesserung der Qualitätskontrolle und des Instandhaltungsmanagements. Beispielsweise kann im Rahmen der Qualitätssicherung ein System zur Anomalieerkennung verwendet werden, um:

Personal bei der Erkennung oder Vermeidung von Qualitätsprobleme früh im Produktionsprozess zu unterstützen
Den Umfang der erforderlichen Sichtkontrolle, um die notwendigen Qualitätsstandards zu erreichen, zu vereinfachen oder zu reduzieren
Mögliche Ursachen für Qualitätsprobleme zu identifizieren

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zur Anomalie-Erkennung? Sprechen Sie mit uns!

Kontakt

Was wir anbieten

Algorithmen sind sehr gut in der Erkennung von Anomalien. Daher setzen wir bei craftworks auf Künstliche Intelligenz und Machine Learning, um ungewöhnliche Werte zu finden.

Dazu muss zunächst eine Ähnlichkeitsmetrik definiert werden, ein Maß für die Ähnlichkeit zwischen zwei Datenpunkten, mit dem der Algorithmus die ungewöhnlichen Beobachtungen In seltenen Fällen ergibt sich die Auswahl der Ähnlichkeitsmetrik aus früheren Erfahrungen mit ähnlichen Problemen oder Datensätzen.

Dann kann ein bereits bewährter Algorithmus zur Erkennung von Anomalien mit minimalem Wissen über markierte Daten und Domänen implementiert werden kann.

Häufiger ist es jedoch so, dass zur Entwicklung der Methode eine sorgfältige Abwägung der Beziehung zwischen Datengenerierung und dem überwachten Prozess erforderlich ist, wofür beschriftete Daten sowie ein tieferes Verständnis der Domäne nötig ist. Bei craftworks bieten wir unseren Kunden Beratung zur Anwendbarkeit automatisierter Anomalie Erkennungssysteme für konkrete Anwendungsfälle.

Auf Wunsch führen wir detaillierte Machbarkeitsstudien durch und bauen Prototypen zu Anomalie Detektion. So stellen wir sicher, dass bereits in einer frühen Projektphase das Potenzial besteht einen echten Mehrwert zu liefern.

Bei der Entwicklung einer KI-basierten Komplettlösung arbeiten wir eng mit unseren Kunden zusammen, um eine nahtlose Integration unseres Systems in die vorhandene IT-Infrastruktur zu garantieren.

Success Story

Sensordaten für eine effiziente Belagsproduktion

Ein Anwendungsfall für die effiziente Nutzung von Sensordaten mit skalierbarem Optimierungspotenzial

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Success Story

Wie Sie mit uns zusammenarbeiten können…

Beratung

Sie möchten wissen, wie Sie Künstliche Intelligenz in Ihrem Industrie-Unternehmen effektiv einsetzen können? Sie brauchen Hilfe dabei, Ihre Prozesse durch Big-Data-Nutzung und maschinellem Lernen effizienter zu gestalten? In unseren maßgeschneiderten Workshops helfen wir Ihnen, den richtigen Ansatz für Ihr Unternehmen zu finden.

Co-Entwicklung

Sie haben bereits ein funktionierendes Team, aber es fehlt Ihnen an Ressourcen oder speziellem Know-How? Unser Team ist es gewohnt, eng mit unseren Kunden an neuen Lösungen zu arbeiten und Ihre Mitarbeiter durch Wissensaustausch zu unterstützen.

Rundumservice

Sie suchen einen vertrauenswürdigen Partner, um eine robuste, auf Ihre spezifischen Bedürfnisse und Anforderungen zugeschnittene Lösung zu entwickeln? Sie haben Ihn gefunden!

… und wie wir Sie unabhängig machen

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Eine Auswahl unserer Industriellen KI-Kunden

Mit craftworks war es einfach und unkompliziert. Nach einem ersten Gespräch konnten wir innerhalb kurzer Zeit ein Projekt starten. Während die Datenwissenschaftler von craftworks uns dabei unterstützten, wertvolle Schlussfolgerungen aus unseren Daten zu ziehen, ermöglichte die enge Zusammenarbeit mit ihren Domain-Experten, innerhalb eines Monats schnelle Ergebnisse zu erzielen.