Industrielle KI
Fokus auf echten ROI
Einstieg über die KI-Schulung nach EU AI Act oder den eintägigen Potenzial-Workshop — beides zum Festpreis. Danach Umsetzung: Wissensmanagement, Computer Vision, Predictive Maintenance und Prozessoptimierung.
Einstieg
Festpreis, kurzer Kaufzyklus – hier starten die meisten.Umsetzung
Projektgeschäft nach Workshop oder Pilot.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. Zeigt, dass ich nicht nur berate, sondern selbst baue. Einsatz im Projektgeschäft auf Anfrage.
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"