Industrielle KI
Fokus auf echten ROI
Mein Schwerpunkt: Wissensmanagement und KI-Suche für Industriebetriebe — auf Basis von TyrolAI Docs. Ergänzend berate ich zu Computer Vision, Predictive Maintenance und Prozessoptimierung.
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, AD-Gruppen-Sync und Dokumenten-Level-Security
- Reduktion der internen Such- und Onboarding-Zeiten um bis zu 80%
TyrolAI Docs — meine eigene Enterprise-RAG-Plattform auf Basis von IBMs OpenRAG, industriefest gemacht. Die Grundlage jedes Wissensmanagement-Projekts. Mehr erfahren →
Enterprise Knowledge Chat
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
Anomalie-Erkennungs-Score
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
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
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"