Tiroler Berglandschaft

Schulung & Umsetzung

KI-Leistungen für Produktionsbetriebe

Fokus auf messbare Ergebnisse

Einstieg über die KI-Schulung nach EU AI Act oder den eintägigen Potenzial-Workshop — beides zum Festpreis. Danach Umsetzung – in der Halle und im Büro: Wissensmanagement, Computer Vision, Predictive Maintenance, Prozessoptimierung sowie Reklamationen & 8D-Berichte.

Umsetzung

Projektgeschäft nach Workshop oder Pilot.
Eigene Plattform

Wissensmanagement & KI-Suche

Verlieren Sie keine Stunden mehr mit der Suche nach technischen Dokus, Maschinenhandbüchern oder Wartungsprotokollen. Ich baue private RAG-Systeme, mit denen Ihre Mitarbeiter blitzschnell und sicher mit all Ihren Unternehmensdaten chatten können.

  • Direkter Chat mit PDF-Handbüchern, CAD-Spezifikationen und Excel-Logs
  • 100% Datensicherheit: On-Premise oder dedizierte Private Cloud
  • Microsoft SSO und AD-Gruppen-Sync
  • Reduktion der internen Such- und Onboarding-Zeiten um bis zu 80%

TyrolAI Docs — meine eigene Wissensplattform, industriefest gemacht. Zeigt, dass ich nicht nur berate, sondern selbst baue. Einsatz im Projektgeschäft auf Anfrage.

Enterprise Knowledge Chat

Wie ist das Drehmoment für Fräse B4 nach dem Werkzeugwechsel?
Laut Wartungshandbuch v2.4 (Seite 12) beträgt das empfohlene Drehmoment für Fräse B4 exakt 85 Nm. Achten Sie auf eine vorherige Spindelkalibrierung.
Wartungshandbuch_B4.pdfLog_Jan2024.csv

Predictive Maintenance

Wartung passiert meist zu früh (Verschwendung von Teilen) oder zu spät (Maschinenstillstand). Durch die Analyse von Vibrations-, Akustik- und Temperaturdaten mittels Edge AI sage ich Bauteilversagen Wochen im Voraus exakt vorher.

  • Frequenz-Analyse an CNC-Spindeln zur Erkennung von Lagerverschleiß
  • Akustische Anomalie-Erkennung in komplexen Getrieben
  • Bis zu 40% Reduktion von ungeplanten Stillstandzeiten
Mehr zu Predictive Maintenance

Anomalie-Erkennungs-Score

WARNING THRESHOLD

Erwarteter Ausfall in

14 Tagen

Prozessoptimierung & Steuerung

Maschinenparameter werden oft nach Bauchgefühl eines Werkmeisters eingestellt. Ich nutze Reinforcement Learning, um den mathematisch perfekten Zustand ("Golden Batch") live zu berechnen und an die SPS zu übergeben.

  • Dynamische Anpassung von Schnittgeschwindigkeiten je nach Materialhärte
  • Reduzierung von Zykluszeiten um 10-15% ohne Qualitätsverlust
  • Minimierung des Energieverbrauchs durch intelligente Lastverteilung
Aktuelle Zykluszeit45.2s
KI Optimierte Zeit38.5s (-14.8%)

Computer Vision & Qualitätskontrolle

Fehlerhafte Teile in der Produktion gehören der Vergangenheit an. Ich implementiere modernste Neuronale Netze (CNNs) in Kombination mit industriellen High-Speed Kameras, um Produkte mit höchster Präzision im Millisekunden-Takt zu prüfen.

  • Erkennung von Mikrokratzern auf Metalloberflächen (bis zu 0.1mm)
  • Maßhaltigkeitsprüfung ohne händische Messwerkzeuge
  • Klassifizierung von organischen oder schwer greifbaren Materialfehlern
Mehr zur KI-Qualitätskontrolle
model_inference.pySTATUS: ACTIVE
def inspect_part(image_tensor):
  # Run optimized ResNet50
  prediction = model(image_tensor)
  defect_score = prediction['defect_prob']

  if defect_score > 0.95:
     trigger_pneumatic_ejector()
     log_anomaly(defect_score)
     return "REJECT"

  return "PASS"

KI im Büro: Reklamationen & 8D-Berichte

Eine Reklamation kommt rein: Die KI fasst sie zusammen, findet ähnliche Fälle in Ihren alten Berichten und schlägt Ursache und Maßnahmen für den 8D-Bericht vor. Entscheiden tut Ihr Team.

  • Reklamation von der KI zusammengefasst
  • Ähnliche Fälle aus Ihren alten Berichten gefunden
  • Vorschlag für Ursache und Maßnahmen – entscheiden tut Ihr Team

8D-Bericht – Entwurf

D2 · ProblembeschreibungKI-Zusammenfassung
Ähnliche FälleAlte Berichte
D4 · UrsacheVorschlag
D5 · MaßnahmenVorschlag
EntscheidungIhr Team

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