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ML-Ziel definieren
Festlegen, was das Machine-Learning-Modell lernen und vorhersagen soll.
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.
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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.
We participate in national and international research projects focused on digital engineering, automation, artificial intelligence and sustainable production systems.
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.
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Gezielte Trainingsdaten für Machine-Learning-Modelle generieren, wenn reale Daten begrenzt, teuer oder unvollständig sind.
Trainingsdaten generieren
Seltene Fälle abbilden
Datenqualität verbessern
Verschiedene Varianten und Bedingungen können systematisch abgedeckt werden.
Trainingsdaten stehen zur Verfügung, ohne auf reale Produktionsereignisse warten zu müssen.
Modelle trainieren auf vielfältigeren und vollständigeren Datensätzen.
Alle relevanten Zustände und Parameter sind definiert und nachvollziehbar.
So funktioniert es
Simulation ermöglicht die systematische Generierung von Trainingsdatensätzen für Machine-Learning-Anwendungen. Seltene, kritische und Grenzfall-Szenarien können zuverlässig abgebildet werden ??? insbesondere wenn reale Betriebsdaten knapp oder kostspielig zu erfassen sind.
Auswerten
Festlegen, was das Machine-Learning-Modell lernen und vorhersagen soll.
Simulate
Simulationsvarianten einrichten, die Normal- und Grenzfälle abdecken.
Validate
Simulationen ausführen und automatisch gelabelte Trainingsdaten sammeln.
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