{"id":281,"date":"2023-10-27T18:08:30","date_gmt":"2023-10-27T16:08:30","guid":{"rendered":"https:\/\/pmrobots.com\/?page_id=281"},"modified":"2023-12-28T08:30:56","modified_gmt":"2023-12-28T07:30:56","slug":"artificial-intelligence","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/pmrobots.com\/de\/artificial-intelligence\/","title":{"rendered":"PM2AI"},"content":{"rendered":"
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Process manufacturing 2 k\u00fcnstliche Intelligenz<\/span><\/h2><\/div>K\u00fcnstliche Intelligenz f\u00fcr Entscheidungs- und Produktionssysteme. Innovative Dienstleistung. Entwicklung und Implementierung von autonomen, fortschrittlichen Vorhersagemodellen auf der Grundlage von k\u00fcnstlicher Intelligenz. Die verwendeten Technologien sind: \u00fcberwachtes Lernen, un\u00fcberwachtes Lernen, halb\u00fcberwachtes Lernen, Verst\u00e4rkungslernen und approximatives Schlussfolgern unter Anwendung des CRISP-DM-Verfahrens.<\/span><\/div>\n<\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n
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Daten<\/h3><\/a>

Datensammlung
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Standardisierung<\/h3><\/a>

Validierung und Standardisierung von Daten<\/p><\/div><\/div><\/div>\n<\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n

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Modellierung<\/h3><\/a>

Modellierungsansatz<\/p><\/div><\/div><\/div>\n<\/div><\/div><\/div>\n<\/div><\/section><\/div>\n\n\n\n

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Training<\/h3><\/a>

Modelltraining und -validierung<\/p><\/div><\/div><\/div>\n<\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n

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Testen<\/h3><\/a>

Modellauswahl und Testen
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Validierung<\/h3><\/a>

Modellauslieferung und endg\u00fcltige Produktionsvalidierung beim Kunden vor Ort<\/p><\/div><\/div><\/div>\n<\/div><\/div><\/div>\n<\/div><\/section><\/div>\n<\/div><\/div><\/div>\n<\/div><\/section><\/div>\n\n\n\n

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Daten <\/h2>\n\n\n\n
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Dieses Paket umfasst das Verst\u00e4ndnis von Gesch\u00e4ft und Daten. Die Projektanforderungen und -ziele werden aus gesch\u00e4ftlicher Sicht festgelegt und dann in technische Ziele und einen Projektplan umgesetzt. Eine erste Datenerfassung und -auswertung wird durchgef\u00fchrt, um Verbesserungspotenzial in Ihrem Prozess herauszuarbeiten.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div><\/div>\n<\/div><\/section><\/div>\n<\/div><\/div><\/div>\n<\/div><\/section><\/div>\n\n\n\n

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Standardisierung<\/h2>\n\n\n\n
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In dieser Phase geht es um die Auswahl, Bereinigung und Erstellung korrekter Datens\u00e4tze, die organisiert und f\u00fcr die Modellierungsphase vorbereitet werden.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n

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Modellierung <\/h2>\n\n\n\n
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Erstellung von Wissensmodellen auf der Grundlage der in der vorherigen Phase gelieferten Daten.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div><\/div>\n<\/div><\/section><\/div>\n<\/div><\/div><\/div>\n<\/div><\/section><\/div>\n\n\n\n

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Training<\/h2>\n\n\n\n
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Es wird eine Segmentierung der verf\u00fcgbaren Daten f\u00fcr das Training und die anschlie\u00dfende Test- und Validierungsphase vorgenommen. Dar\u00fcber hinaus wird bewertet, ob es notwendig ist, die Daten mit Hilfe der Technik der Datenerweiterung zu erg\u00e4nzen. W\u00e4hrend des Trainings werden die Hyperparameter, die den untersuchten industriellen Prozess definieren, f\u00fcr jedes gew\u00e4hlte Modell ermittelt.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n

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Testen <\/h2>\n\n\n\n
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Nach dem Training der Modelle werden die erhaltenen Modelle unter Ber\u00fccksichtigung der Erf\u00fcllung der Erfolgskriterien des zu Beginn des Projekts gestellten Gesch\u00e4ftsproblems und unter Verwendung des Wissens \u00fcber den Problembereich bewertet.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div><\/div>\n<\/div><\/section><\/div>\n<\/div><\/div><\/div>\n<\/div><\/section><\/div>\n\n\n\n

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Validierung<\/h2>\n\n\n\n
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Das ausgew\u00e4hlte Modell wird validiert. Die gewonnenen Erkenntnisse werden in Aktionen innerhalb des Gesch\u00e4ftsprozesses umgewandelt, wobei die erstellten Modelle und die bei der Produktionst\u00e4tigkeit des Unternehmens gewonnenen Erkenntnisse verwendet werden. <\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n

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