Industrie 4.0

Risk Management 4.0

Maschinellen Lernens zur vorausschauenden kausalen Analyse von Risikofaktoren über Investmentportfolien

SIS Software

Vorhersagen von Personenströmen, wenn nur kurzfristige Trainingsdaten zur Verfügung stehen

SDSC-BW: EDI

Die Position der Bemaßung detektieren und die Winkelinformationen der detektierten Positionen bereitzustellen

Fraunhofer IOSB

Verteilte Auswertung hochfrequenter Messdaten aus der industriellen Fertigung für Qualitätsoptimierung und Condition Monitoring

SDCS-BW: ArtiMinds

Die Beziehung zwischen Startposition, Suchbahn des Roboterarms und durchschnittlichem Zeitaufwand

SDCS-BW: Schlötter

Intelligente Verkaufsmengen vorhersagen, um die durch ungenaue Prognosen verursachten Verluste zu verringern

SDCS-BW: Ensinger

Der ersten Schritt für eine bessere Verkaufsvorhersage, um mögliche Engpässe an heißen Tagen zu verhindern

Churn-Warnsystem

Präzise und zeitnah Vorhersagen zu treffen, so dass das Unternehmen ausreichend Zeit hat, seine Kunden zu halten

STEP

Ein Simulationsmodell für die Technikereinsatzplanung und Optimierung der Technikerrouten

SDCS-BW: BIA Forst

Eine Methode zur Ermittlung von Soll-Werten zur Verringerung der Schadenanzahl zeigen

SDCS-BW: BrandGroup

Eine genauere Einstellung der Messmerkmale und eine frühzeitige Identifizierung von Qualitätsabweichungen

SDSC-BW: Coral

Wissen besser vernetzen -Implementierung einer neuronalen Active-Learning-Netzwerkarchitektur

SDSC-BW: Vitra

Absatzprognosen von Form und Farbe – ein Vorhersagemodel auf Basis der Vertriebszahlen

billiger.de

Analyse von Nutzerverhalten basierend auf Web-Protokoll-Daten

SDSC-BW: Mader

Vorausschauend die Energieeffizienz steigern – eine energieeffiziente Optimierung des Kompressors

OSRAM

Aus der Datenauswertung können Prognosen und Regeln für die Produktion erstellt werden

SDSC-BW: Streit

Von Daten zur Holzqualität über entstehende Daten an der Sägelinie bis hin zu den Verkaufsdaten

John Deere

Reduzierung der Nacharbeit und die Vermeidung von Fehlern bei der Fertigung von Traktoren

SDSC-BW: Dr.Hartmann

Smart-Data-Analysen für industrielle Prozesswassersysteme – Genauigkeit von mindestens 95% erreicht

SDSC-BW: Sedus

Prognosen für die Produktionsmengen von spezifischen Ausstattungsvarianten

SDSC-BW: FUCHS

Auf der Suche nach unbekannten Korrelationen, um Optimierungspotenziale aufzuspüren

TRUMPF

Analyse hochvarianter, zeitlich dünn besiedelter und unmarkierter Datensätze zur Durchführung zustandsbasierter Wartung

SmartFactoryKL

Prädiktive Instandhaltungsdatenanalyse anhand SmartFactoryKL-generierter Daten

SDI-X

Smart Data Innovation-Prozesse, -Werkzeuge und -Betriebskonzepte

SDSC-BW: Rolf Benz

Potentialanalyse Lederverschnittoptimierung – eine automatisierte Aufstellung und Überprüfung von Hypothesen

SDSC-BW: Huber

Smart-Data-gestützte Kampagnen-Analysen für das Marketing – zukünftigen Marketingaktionen

ABB

Assoziationsanalyse für datengetriebene Dienstleistungen auf Basis Industrieller Log-Dateien