Marktstudie: INFORM ist Industrial Machine Learning Champion

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​​​​​​​Das Center Smart Services auf dem RWTH Aachen Campus sieht INFORM als Top-Anbieter von Machine Learning Anwendungen.

Welcher Machine Learning Anbieter bietet für welche Anwendungsfälle gewinnbringende Lösungen? Dieser Frage geht das Aachener Beratungsunternehmen Center Smart Services auf dem RWTH Aachen Campus in ihrer im Juli erschienen Marktstudie „Industrial Machine Learning“ nach. INFORM gehört demnach unter den in Deutschland 51 aktiven Anbietern zu den besten fünf Unternehmen von Industrial-Machine-Learning-Dienstleistungen. Damit ist INFORM laut dem Center Smart Services ein „Industrial Machine Learning Champion.“ Ziel der Studie ist es, die Eignung von Machine Learning im Industriealltag zu belegen und Unternehmen einen Überblick auf der Suche nach einem passenden Anbieter zu bieten. INFORM setzt Machine Learning für seine Optimierungssoftware bei Industrie-Unternehmen ein und entwickelt hier maßgeschneiderte Lösungen für Kunden.

„Das Ergebnis der Studie bestätigt uns darin, Machine Learning Anwendungen praxisnah zu entwickeln“, erklärt Jens Siebertz, stellvertretender Bereichsleiter im Geschäftsbereich Produktion bei INFORM. „Durch die jahrzehntelange Erfahrung bei der Entwicklung von intelligenter Optimierungssoftware profitieren wir von einem großen Domänenwissen. Unser Ziel ist es dabei immer, für unsere Kunden Prozesse nachhaltig zu optimieren und Routineaufgaben zu automatisieren.“ Mit der Einführung von Machine Learning bestätigt sich für INFORM der auch in der Studie festgestellte Trend. „Wir merken bei vielen Anfragen bestehender und potentieller Kunden, dass die Aufmerksamkeit für das Thema Industrial Machine Learning steigt“, sagt Björn Heinen, bei INFORM verantwortlich für Data Science. „Denn Unternehmen verstehen zunehmend, dass sie mit solchen intelligenten Anwendungen einen Mehrwert erzielen können.“

Für die Bewertung der Anbieter untersuchten die Autoren der Studie nicht nur die Qualität der angebotenen Software-Plattformen sowie die speziellen Kompetenzen im Bereich des Data Science. Darüber hinaus analysierte man auch drei konkrete Anwendungsfälle, bei denen die untersuchten Unternehmen Machine Learning Verfahren einsetzen. „INFORM nutzt Maschinelles Lernen unter anderem bei fertigenden Unternehmen, um die Wiederbeschaffungszeiten von Bauteilen besser zu planen und Produktionsstillstände zu vermeiden“, so Siebertz. „Hier können wir mit einem speziellen Algorithmus auf der Grundlage der vorhandenen Daten präzise Vorhersagen darüber machen, wie lange die Lieferung eines benötigten Bauteils dauert. Mithilfe unserer Software reduzieren sich hier Fehler in der Schätzung von Wiederbeschaffungszeiten um bis zu 42 Prozent.“ Darüber hinaus setzt INFORM Machine Learning in einer Industriepark- Kläranlange ein. „Hier liefern wir dem Betreiber verlässliche Informationen darüber, ob, wann und an welcher Stelle Unregelmäßigkeiten bei der Abwasseraufbereitung entstehen, so dass rechtzeitig Gegenmaßnahmen eingeleitet werden können.“ Ein weiteres Projekt bei einem Automobilzulieferer optimiert die Herstellung von Zündkerzen. Hier sollen defekte Produkte möglichst früh aus dem Herstellungsprozess herausgefiltert werden. „Mithilfe eines Machine-Learning Algorithmus werten wir hier hochauflösende Bilder aus dem Produktionsprozess aus. Der Algorithmus erkennt anhand der Fotos fehlerhafte Zündkerzen und sorgt dafür, dass diese schnell und mit geringer Fehlerquote automatisch aussortiert werden.“

 

Über das Center Smart Services auf dem RWTH Aachen Campus

Das Center Smart Services unterstützt führende Unternehmen in der produzierenden Industrie mit dem Wissen und den Ressourcen, um ein profitables Digitalgeschäft aufzubauen und erfolgreich zu betreiben. Es löst zentrale Fragestellungen für die Entwicklung und das Management des Digitalgeschäfts. Hierzu zählen unter anderem die Entwicklung eines kundenzentrierten Nutzenversprechens, die Optimierung von Pricing-Modellen und Service Level Agreements oder die Gestaltung einer übergreifenden digitalen Customer Journey. Mitglieder und Kunden entwickeln dank des Entwicklungsansatzes „Smart Service Engineering“ profitable Smart Services bis zu achtmal schneller.

 

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