AI og maskinlæring
AI-demoer imponerer, men AI i produksjon er vanskelig. Vi bygger maskinlæring som løser reelle problemer på fabrikkgulvet, med målbare resultater du kan peke på.
Gapet mellom en AI-demo og et kjørende produksjonssystem er enormt, og det er akkurat der vi opererer. Vi bygger praktiske modeller trent på dine data som løser dine problemer — kvalitetsprediksjon, anomalideteksjon, prosessoptimalisering. Hvis det ikke gir målbare resultater, leverer vi det ikke.
Typiske utfordringer
- Uklart skille mellom hype og praktisk nytte
- Datakvalitet som hindrer fremgang
- Modeller som virker i labben, men feiler i drift
- Manglende intern maskinlæringskompetanse
Vår tilnærming
- Identifisere bruksområder med reell verdi
- Vurdere og klargjøre data
- Trene og validere modeller
- Sette i drift med overvåking og retrening
Bruksområder
Kvalitetsprediksjonsmodeller som flagger potensielle feil før produkter forlater produksjonslinjen.
Prosessoptimalisering basert på historiske data for å finne ideelle parametere for utbytte og energiforbruk.
Naturlig språksøk på tvers av vedlikeholdslogger og teknisk dokumentasjon.