DEMO ANFRAGEN
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Künstliche Intelligenz und Informationsvisualisierung für eine effiziente Verarbeitung Ihrer Daten

Unternehmen, die in Innovation investieren, sind in ihrer Branche fünfmal erfolgreicher (Quelle: Accenture-Studie). Die vierte Revolution der Industrie: Industrie 4.0 zeigt, dass es für Unternehmen unumgänglich ist, sich ständig zu innovieren und neu zu erfinden. Es ist wichtig neue digitale Gestaltungsmittel zu integrieren und gleichzeitig den neuen und höheren Anforderungen des Marktes gerecht zu werden. 

Die Digitalisierung von Aktivitäten und Daten nimmt in allen Industriebereichen immer mehr zu und beeinflusst die Einführung neuer Leistungsstandards oder lässt neue Erwartungen entstehen, sei es in Bezug auf die Auswahl von Materialien oder die Vorhersage von Formulierungen im Labor. Wir werden täglich zu unseren Fachkenntnissen herausgefordert und unsere Systementwickler arbeiten daran, diese Herausforderungen der Leistungsoptimierung bei der Verarbeitung, Verwaltung und Nutzung Ihrer technischen Daten innovativ zu meistern.

REMIND: AUF DEM WEG ZUR ERWEITERTEN DATENAUSWERTUNG DURCH MACHINE LEARNING

Die Entwicklung eines neuen Moduls zur Ergänzung der TEEXMA® Software-Suite wurde aufgrund der Bedürfnisse von Kunden und potenziellen Kunden initiiert. Die Innovation innerhalb der Gruppe wird im Allgemeinen durch den Markt, die Erwartungen und die Nutzung unserer Zielgruppen motiviert, damit die entwickelten Tools für diese sinnvoll sind.

Das frisch aus unserer Forschungs- und Innovationsabteilung stammende Modul REMIND (für „Representation, Modelization and Investigation of Data“) ermöglicht es Ihnen Daten zu modellieren, sie grafisch darzustellen und gründlich zu analysieren. 

Dieses innovative Modul optimiert die Verarbeitung und Nutzung Ihrer Daten, indem es Sie bei der Auswahl der Daten aus Ihren Datenbanken unterstützt und dann automatisch Darstellungen nach Materialkategorien erstellt. Es bietet auch eine erweiterte Analyseebene durch die Anwendung von Gleichungen, die dann in einer Kurve oder in anderen parametrisierbaren Datenvisualisierungsmodellen dargestellt werden können. Darüber hinaus verfügt das REMIND-Modul über KI-Anwendungen, deren maschinelle Lernalgorithmen Ihnen neue Funktionen bieten, wie z.B.:

  • Die Vorhersage von Werten: z. B. Regressionsalgorithmen und neuronale Netze
  • Das Clustering: z. B. Partitionierung von Punkten nach Kategorien
  • Die Erkennung von Anomalien: z. B. Erkennung von Ausreißern 
  • Die Optimierung von Werten: z. B. über das benutzerdefinierte Ranking und Scoring von Punkten.

Ein wichtiger Punkt, der hervorgehoben werden muss, ist, dass die Algorithmen vom Benutzer parametrisiert werden können. Die Anwendung von Algorithmen ist die größte Stärke des REMIND-Tools.

REMIND: AUF DEM WEG ZU INDUSTRIELLEN ANWENDUNGEN VON MATERIALIEN UND LIMS

Materialien - Mit Algorithmen die Materialauswahl optimieren

Eine unserer langjährigen Fachkompetenzen besteht darin, Sie bei der Strukturierung, Zusammenführung und Aufwertung Ihrer Materialdaten zu unterstützen. In diesem Bereich wurden neue Bedürfnisse identifiziert, insbesondere um die Materialauswahl zu verbessern, die einen kritischen Schritt im Designprozess darstellt. Zu diesen Anforderungen gehört beispielsweise die Möglichkeit, bestimmte Materialeigenschaften zu untersuchen und zu vergleichen, um das am besten geeignete Material zu bestimmen und auszuwählen, aber auch die Notwendigkeit, die Analyse mit Hilfe von Interpolationen, Vorhersagen von Werten und der Gruppierung von Materialien nach verschiedenen Eigenschaften zu erweitern. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, benötigen Ingenieure grafische Darstellungen und Vorlagen für die Anzeige von Materialeigenschaften (z. B. 2D-Diagramme, in denen Materialien nach Kategorien dargestellt werden), auf die sie ihre Analyse stützen können. 

Die REMIND-Lösung für Werkstoffe ermöglicht es, eine Reihe von Eigenschaften in einem einzigen Diagramm darzustellen, um sie zu vergleichen. Algorithmusanwendungen wie die Vorhersage von Eigenschaften oder die Klassifizierung begleiten Sie durch den Prozess der Materialauswahl.

Schauen wir uns die Arbeit eines Werkstoffingenieurs in der Forschungs- und Entwicklungsabteilung, dessen Ziel es ist, das ideale Teil für die Konstruktion seines Produkts auszuwählen. Er wird mehrere Auswahlschritte durchlaufen und dabei von unserem neuen Tool profitieren:

  • In seiner  TEEXMA®-Datenbank und mit Hilfe von REMIND stellt er Materialien nach Eigenschaften (z. B. durch Modellierung eines Graphen der Dichte nach dem Young-Modul) und nach Materialkategorien dar (Metalle, Polymere, Verbundstoffe…).
  • In diesem Stadium filtert er die großen Materialfamilien heraus, die für ihn in Frage kommen. Wenn bestimmte Materialeigenschaften, die für die Auswahl notwendig sind, unbekannt sind oder nicht angegeben werden, kann der Ingenieur einen Algorithmus anwenden, der die fehlenden Werte automatisch auf der Grundlage der vorhandenen Daten, durch die Verwendung einer vom Ingenieur definierten Gleichung oder sogar durch den Einsatz von Machine Learning vorhersagt. Wenn die Materialkategorien und die aktuellen Werte nicht ausreichen, kann der Ingenieur den Satz auch in Unterkategorien partitionieren, die automatisch anhand der Ähnlichkeiten zwischen den Materialien erstellt werden.
  • Sein Auswahlbereich ist dann deutlich eingeschränkt, er kann nun die Punkte mit Eigenschaftswerten, die als Ausreißer gelten, eliminieren.
  • Während des gesamten Prozesses kann der Ingenieur die Suche verfeinern, indem er alle verwendeten Daten nach ausgewählten Eigenschaften filtert und die Materialien nach Relevanz sortiert, indem er die Kriterien für seine Auswahl festlegt. (z. B. könnte er eine geringe Dichte bei gleichzeitig hoher Streckgrenze priorisieren wollen). 
  • Am Ende des Prozesses, wenn diese Anwendungen zur Auswahl des idealen Materials geführt haben, erstellt der Ingenieur einen Bericht, in dem alle Schritte, die zur Auswahl des Materials geführt haben, detailliert aufgeführt sind. Der Bericht ermöglicht es ihm, seine Wahl gegenüber seinen Mitarbeitern zu rechtfertigen und die geleistete Arbeit zu dokumentieren.

LIMS - Maximieren Sie die Leistung Ihrer Labortests

Unsere TEEXMA® Lösung ist auch im Bereich der Verarbeitung von Labordaten stark vertreten. Auch hier gibt es Bedürfnisse, die die Einführung des REMIND-Moduls rechtfertigen, wie z. B. die Möglichkeit, alle durchgeführten Tests zu visualisieren, die Ergebnisse und die Zusammenstellung der zu testenden Tests dank des kontinuierlichen Trainings der Algorithmen vorherzusagen. Und schließlich besteht ein letztes zentrales Bedürfnis darin, die Effizienz zu steigern, indem man Tests mit nicht oder wenig überzeugenden Ergebnissen aussortiert, während man gleichzeitig die Ursachen für das Scheitern dieser Tests verstehen kann.

Die REMIND-Lösung für das LIMS vereinfacht die Verwaltung der durchzuführenden Laborversuche und ermöglicht es, die zu testenden Formulierungen vorherzusagen, die gemessenen Ergebnisse zu antizipieren und sie zu verwerfen, falls die Versuche fehlgeschlagen sind. Das Modul ermöglicht auch die Einführung eines effizienten kontinuierlichen Verbesserungsprozesses durch die Identifizierung der Ursachen, wenn die Ergebnisse nicht zufriedenstellend sind. 

Schauen wir uns die Arbeit eines Labortechnikers an, der eine unbestimmte Anzahl von Versuchen durchführen muss, um eine Zusammensetzung oder Formulierung mit zufriedenstellenden Ergebnissen zu validieren. Diese Tätigkeit kann sich als sehr zeitaufwändig erweisen. Dank der  TEEXMA®-Lösung kann unser Techniker bereits alle seine durchgeführten Versuche verfolgen und zurückverfolgen, unabhängig davon, ob sie erfolgreich waren oder nicht. Mit der Hilfe des REMIND-Tools als Ergänzung zur  TEEXMA® for LIMS Lösung:

  • Der Techniker profitiert dann von leistungsstarken Optimierungsalgorithmen, um die relevantesten Tests auszuwählen,  damit er den korrekten Ergebnissen so nahe wie möglich kommt. Dies bedeutet eine Zeit- und Produktivitätsersparnis, da viele erfolglose Versuche vermieden werden. 
  • Bei der Durchführung von Versuchen werden dem Techniker die wahrscheinlichen Ergebnisse der Versuche durch Extrapolation vorgeschlagen. Er kann dann entscheiden, den laufenden Versuch abzubrechen, wenn der Vorschlag ihn vermuten lässt, dass das Ergebnis nicht überzeugend sein wird. 
  • Wenn die erforderlichen Tests durchgeführt wurden, nutzt der Techniker die Klassifizierungs- und Anomalieerkennungsalgorithmen von REMIND, um die Testergebnisse zu klassifizieren und dabei unangemessene Ergebnisse auszusondern.

Die Einführung des REMIND-Moduls in unsere Produktlinien TEEXMA® for Materials und TEEXMA® for LIMS stellt eine bedeutende Weiterentwicklung unserer Lösungen und Angebote dar. Es ist eine Antwort auf die großen Herausforderungen der Zukunft, da es KI-Technologien integriert, deren parametrisierbare Algorithmenanwendungen einzigartig sind, um Daten effizient darzustellen, zu modellieren, zu analysieren und vorherzusagen.

Heute befinden wir uns in der Experimentierphase bei unseren Beta-Testern und bereiten in den nächsten Monaten die Einführung des Moduls bei unseren Kunden vor. Die Integration von REMIND als innovatives Modul in unsere Angebote erfolgt Schritt für Schritt in Zusammenarbeit mit unseren Partnern und Kunden, um uns kontinuierlich zu verbessern und gleichzeitig so nah wie möglich an Ihren Bedürfnissen und realen Anwendungsfällen zu bleiben. Die Zukunft von REMIND ist vielversprechend und wir haben die Absicht, es schrittweise in allen Produktlinien der Gruppe einzusetzen, um die Datenverwertung in allen Bereichen zu optimieren: Wartung, Qualität, Umwelt, Wissensmanagement…etc.

Um mehr über das neue Modul REMIND zu erfahren,

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