Evaluate
Define ML objective
Specify what the Machine Learning model should learn and predict.
Entdecke alle Phasen der Automatisierung mit einem einheitlichen Ansatz.
Entdecke bewährte Anwendungsfälle für Tests, Validierung und Produktionsoptimierung.
Von der ersten Planung bis zu produktionsreifen Anlagen und automatisierten Engineering-Prozessen.
Entwickle zuverlässige Prozesse für die virtuelle Inbetriebnahme, industrielle Software und Wissen, das du immer wieder nutzen kannst.
Tools für die Digitale Fabrik
RF::SUITE
Eine vernetzte Plattform für Engineering, Simulation, Validierung und intelligenter Produktion.
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Wähle die passenden Werkzeuge für deinen Arbeitsablauf und verbinde sie in einer einheitlichen Engineering-Umgebung.
Von einzelnen Maschinen bis zu komplexen Produktionslinien: Wir verbinden Engineering, Simulation und Betrieb über den gesamten Lebenszyklus hinweg.
Industrien EntdeckenWir verbinden Simulation, virtuelle Inbetriebnahme und Know-how in industrieller Software für anspruchsvolle Produktionsumgebungen.
Wir beteiligen uns an nationalen und internationalen Forschungsprojekten zu digitalem Engineering, Automatisierung, künstlicher Intelligenz und nachhaltigen Produktionssystemen.
Resiliente, nachhaltige und anpassungsfähige industrielle Produktionssysteme.
→ 02 Forschungsprojekte REDRIVESResiliente Antriebstechnologien und robuste industrielle Produktionsprozesse.
→ 03 Forschungsprojekte DIGIKLEBDigitale Methoden für vernetzte Klebeprozesse und Qualitätskontrolle.
→ 04 Forschungsprojekte GENIUSIntelligente Ingenieurverfahren für datengetriebene Fertigungssysteme.
→Technologie und Erfahrung für zuverlässige industrielle Produktionssysteme.
Mehr über EKS InTec →Erfahre mehr über EKS InTec, unsere Standorte und deine Karrieremöglichkeiten – und nimm Kontakt mit unserem Team auf.
Generate targeted training data for Machine Learning models when real data is limited, expensive, or incomplete.
Generate training data
Represent rare cases
Improve data quality
Different variants and conditions can be systematically covered.
Training data is available without waiting for real production events.
Models train on more diverse and complete datasets.
All relevant states and parameters are defined and traceable.
How it works
Simulation enables systematic generation of training datasets for Machine Learning applications. Rare, critical, and edge-case scenarios can be represented reliably ??? especially when real operational data is scarce or costly to collect.
Evaluate
Specify what the Machine Learning model should learn and predict.
Simulate
Set up simulation variants covering normal and edge cases.
Validate
Run simulations and collect labeled training data automatically.
Explore more
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across engineering, operation and optimization.