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