KI im Maschinenbau: wie KI das Engineering prägt!

KI ist nur was für die Techies und Endnutzer? Weit gefehlt! Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) prägt das Ingenieurwesen und den Maschinenbau in einem Maße, wie Unternehmen entwerfen, produzieren und ihre Produkte warten. KI-Technologien bieten Ingenieuren jetzt nicht nur die Möglichkeit, Prozesse zu optimieren und zu automatisieren, sondern auch, neue Innovationswege zu eröffnen.

Als Deutschlands bekannteste KI Beratung unterstützen wir Kunden von Rang und Namen im Ingenieurwesen in Form von KI Workshops sowie Softwareentwicklung und geben Ihnen in diesem Blog nicht nur einen generellen Überblick zum derzeitigen Stand von KI im Maschinenbau, sondern beleuchten auch deutsche Musterbeispiele sowie spezifische KI Tools.

KI Beratung

Durch die Arbeit mit unseren Kunden, wie unter anderem Arnold Umformtechnik und Würth, können wir tiefe Einblicke in die Branche ermöglichen:

Wir geben Ihnen in diesem Guide einen Überblick über die aktuellen Entwicklungen, diskutieren, wie KI die Landschaft des Ingenieurwesens neu gestaltet, und betrachten die vielfältigen Anwendungen, die bereits heute in der Praxis umgesetzt werden. Von automatisierten Designprozessen über die Optimierung von Fertigungsabläufen bis hin zur prädiktiven Wartung – KI öffnet Türen zu unermesslichen Möglichkeiten und Herausforderungen. Lassen Sie uns einen tieferen Einblick in diese faszinierende Technologie und ihre Auswirkungen auf die Branche gewinnen.

 

1. KI-Anwendungen im Maschinenbau: Eine Übersicht

Künstliche Intelligenz im Maschinenbau erweitert die Grenzen dessen, was technisch machbar ist. Sie ermöglicht es, durch präzise Datenanalyse und maschinelles Lernen sowohl die Produktqualität zu erhöhen als auch die Produktionskosten zu senken. Hier sind einige der Schlüsselanwendungen von KI in diesem Sektor:

 

1.1 Design und Simulation:

KI-Tools können genutzt werden, um komplexe Maschinen- und Teiledesigns zu erstellen und zu simulieren, was die Entwicklungszeiten verkürzt und die Notwendigkeit für physische Prototypen reduziert. Durch den Einsatz von KI in der Simulation können Ingenieure verschiedene Szenarien durchspielen und die besten Lösungen ermitteln, bevor ein Modell überhaupt physisch hergestellt wird.

 

Auch in Deutschland nutzen führende Engineering-Unternehmen KI-gestützte Tools zur Optimierung des Designs und zur Simulation ihrer Maschinen und Komponenten. Beispielsweise setzt Siemens KI ein, um komplexe Turbinenblätter zu gestalten und deren Verhalten unter verschiedenen Bedingungen zu simulieren. Diese Anwendungen reduzieren die Entwicklungszeiten und die Kosten für physische Prototypen erheblich.

1.2 Prädiktive Wartung:

KI-gestützte Systeme analysieren Betriebsdaten in Echtzeit, um mögliche Defekte oder Ausfälle vorherzusagen, bevor diese auftreten. Dies hilft, ungeplante Ausfallzeiten zu minimieren und die Lebensdauer der Maschinen zu maximieren.

Ein weiteres Paradebeispiel aus dem Engineering ist Bosch, welches berühmt ist für die Nutzung von KI für die prädiktive Wartung. Durch die Analyse von Echtzeit-Daten aus Maschinen und Anlagen können in den Fabriken von Bosch vorzeitige Ausfälle erkannt und verhindert werden. Dies hilft, die Ausfallzeiten zu minimieren und die Lebensdauer der Anlagen zu maximieren.

1.3 Automatisierte Fertigungsprozesse:

KI wird eingesetzt, um Produktionslinien zu automatisieren, indem sie die Steuerung von Robotern und anderen Maschinen übernimmt. Dies führt zu einer effizienteren Produktion mit geringerem menschlichen Eingriff in allen Prozessen im Maschinenbau.

Besonders Unternehmen aus der Automobilindustrie wie BMW setzen KI zur Steuerung von Robotern in ihren Produktionslinien ein, was zu einer effizienteren Produktion mit minimaler menschlicher Interaktion führt.

1.4 Qualitätskontrolle:

Bilderkennung und maschinelles Sehen werden genutzt, um die Qualität der produzierten Teile zu überprüfen. KI-Systeme können Mängel erkennen, die menschlichen Inspektoren möglicherweise entgehen, und sorgen so für eine konstant hohe Produktqualität.

Ein konkretes Beispiel für den Einsatz von KI in der Qualitätskontrolle im deutschen Maschinenbau ist das Unternehmen Carl Zeiss AG. Zeiss verwendet fortschrittliche Bilderkennungssysteme und maschinelles Sehen, um die Qualität von Komponenten zu überprüfen, die in verschiedenen Industrien, einschließlich der Automobil- und Luftfahrtindustrie, verwendet werden. Diese Systeme ermöglichen es Zeiss, Produktionsfehler präzise zu identifizieren und die Einhaltung strenger Qualitätsstandards zu gewährleisten.

Als Deutschlands führende KI Agentur unterstützen wir Sie gerne bei der Entwicklung und Implementierung maßgeschneiderter KI-Lösungen im Bereich Maschinenbau. Unsere Expertise in KI-Beratung und KI-Entwicklung, kombiniert mit spezialisierten Workshops, bietet Ihnen die notwendige Unterstützung, um die Potenziale von KI voll auszuschöpfen und Ihre Produktionsprozesse zu optimieren.

Durch die Integration dieser Technologien können Unternehmen nicht nur ihre Effizienz steigern, sondern auch innovative Lösungen entwickeln, die ihnen einen Vorteil im Wettbewerb verschaffen. In den nächsten Abschnitten werden wir diese Anwendungen genauer betrachten und diskutieren, wie sie die Landschaft des Maschinenbaus verändern.

 

 

2. KI-Tools im Ingenieurwesen

2.1 Datenanalyse und Simulationen

Ansys Discovery: Dieses Tool verwendet KI, um Simulationen schneller und genauer durchzuführen. Es ermöglicht Ingenieuren, Produktprototypen virtuell zu testen und optimieren, bevor ein physischer Prototyp erstellt wird.

 

2.2 Automatisierte Designoptimierung

Autodesk Fusion 360: Ein führendes Tool für generatives Design, das KI im Engineering verwendet, um mehrere Designvarianten zu generieren, die auf vordefinierten Designzielen und Materialbeschränkungen basieren. Dies hilft, innovative Lösungen effizient zu entwickeln.

 

2.3 Prädiktive Wartung

GE Predix: Eine Plattform, die maschinelles Lernen nutzt, um die Zustandsüberwachung und prädiktive Wartung von Industrieanlagen zu verbessern. Sie analysiert Daten aus Maschinensensoren, um Wartungsbedürfnisse vorherzusagen.

 

2.4 Qualitätskontrolle

  • Cognex VisionPro ViDi: Ein Bildverarbeitungssystem, das speziell für die Automatisierung komplexer visueller Inspektionen entwickelt wurde. Es nutzt Deep Learning-Algorithmen, um Produktdefekte zu identifizieren und die Qualitätssicherung zu automatisieren.

  • Qualitas Technologies: Diese Plattform verwendet KI zur visuellen Inspektion und zur Identifikation von Produktionsfehlern. Durch den Einsatz von KI können Genauigkeit und Konsistenz in der Qualitätskontrolle deutlich verbessert werden.

 

2.5 Energieeffizienz

Schneider Electric EcoStruxure: KI-basierte Analysen und Automatisierungstechnologien helfen, den Energieverbrauch zu optimieren und nachhaltige Praktiken in der Produktion zu implementieren.

2.6 Roboterbasierte Automatisierung

ABB RobotStudio: Eine Software, die KI nutzt, um die Programmierung von Robotern zu erleichtern und zu optimieren. Sie ermöglicht die Simulation und das Testen von Roboteraufgaben in einer virtuellen Umgebung, bevor diese im realen Betrieb eingesetzt werden.

2.7 Produktionsüberwachung

Siemens MindSphere: Diese IoT-Plattform verwendet KI-Algorithmen, um Maschinendaten in Echtzeit zu analysieren. Dies ermöglicht eine detaillierte Überwachung und Optimierung von Produktionsabläufen und unterstützt prädiktive Wartungskonzepte.

2.8 Lieferkettenmanagement

IBM Watson Supply Chain: Nutzt KI, um Lieferketten transparenter und effizienter zu gestalten. Das Tool kann Vorhersagen über Lieferzeiten machen und Risiken in der Lieferkette identifizieren, was zur Reduzierung von Ausfallzeiten und zur Verbesserung der Liefergenauigkeit führt.

2.9 Anpassungsfähige Fertigung

TensorFlow: Wird genutzt, um maschinelle Lernmodelle zu entwickeln, die Echtzeit-Daten aus der Fertigung analysieren und sofortige Anpassungen der Maschineneinstellungen ermöglichen, um die Fertigungseffizienz zu maximieren.

Generell dient TensorFlow als:

Eine leistungsfähige Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, die von Google entwickelt wurde. Sie ermöglicht Ingenieuren, komplexe Datenverarbeitungsmodelle zu erstellen, die zur Analyse und Vorhersage von technischen und operativen Daten genutzt werden können. TensorFlow wird häufig für anspruchsvolle Aufgaben wie das Training von neuronalen Netzen in verschiedenen Engineering-Anwendungen eingesetzt.

Diese spezialisierten KI-Tools sind entscheidend für die Optimierung von Engineering-Prozessen im Maschinenbau, von der Designphase bis zur Produktion und Wartung. Als führende KI-Agentur helfen wir Unternehmen, diese fortschrittlichen Technologien nahtlos in ihre Abläufe zu integrieren, um Effizienz zu steigern und Innovationen voranzutreiben.

 

KI-gestützte Bewegungserkennung durch Tensorflow:

Im Maschinenbau nutzen wir nicht nur KI-Tools zur Prozessoptimierung, sondern auch in anderen innovativen Anwendungsbereichen wie der Bewegungserkennung, wie beispielsweise bei unserem Projekt für fit-Q. Hier haben wir TensorFlow genutzt, um eine fortschrittliche Bewegungserkennung zu entwickeln, die in Echtzeit Trainingsbewegungen analysiert und bewertet.

 

Fit-Q KI Entwicklung

 

TensorFlow Motion Detection bei fit-Q

  • Anwendung: TensorFlow wurde eingesetzt, um maschinelle Lernmodelle zu trainieren, die spezifische Trainingsbewegungen von Nutzern erkennen und analysieren. Dies ermöglichte es, die Qualität der Ausführung zu bewerten und individuelles Feedback zur Verbesserung der Trainingsleistung zu geben.

 

  • Vorteile: Durch den Einsatz von TensorFlow konnte fit-Q seinen Kunden personalisierte Trainingseinheiten bieten, die auf präzisen Bewegungsanalysen basieren. Dies erhöht nicht nur die Sicherheit und Effektivität der Übungen, sondern fördert auch eine schnelle Verbesserung der Fitnessziele der Nutzer.

 

  • Integration: Die Integration dieser Technologie in die bestehenden Trainingssysteme von fit-Q ermöglichte eine nahtlose Erfahrung, bei der die Nutzer durch Echtzeit-Feedback motiviert und unterstützt wurden.

Dieser Ansatz illustriert, wie wir als KI-Beratungsagentur nicht nur innovative KI-Lösungen entwickeln, sondern diese auch erfolgreich in verschiedenste Bereiche integrieren und anpassen können. Durch die Zusammenarbeit mit uns können Sie sicherstellen, dass Ihr Unternehmen effizient und zukunftsorientiert agiert, indem es fortschrittliche KI-Technologien.

 

3. KI im Ingenieurwesen: Einsatz von Chatbots und Wissensdatenbanken

Die Implementierung von KI-Chatbots und KI-Wissensdatenbanken im Maschinenbau bietet immense Vorteile, insbesondere wenn es um die Automatisierung von Kundenservice und das Management von technischem Wissen geht. Unser Ansatz konzentriert sich darauf, diese Tools so zu gestalten, dass sie spezifisch auf die Bedürfnisse und Herausforderungen des Engineerings zugeschnitten sind.

 

3.1 Einsatz von KI-Chatbots

  • Anwendung: KI-Chatbots im Maschinenbau können zur automatisierten Beantwortung häufig gestellter Fragen eingesetzt werden, von der technischen Unterstützung bis hin zur Beratung bei der Maschinenauswahl. Sie sind in der Lage, komplexe Anfragen zu verstehen und präzise Antworten zu liefern, die auf einer umfangreichen Datenbasis beruhen.

  • Vorteile: Die Automatisierung des Kundenservices durch KI-Chatbots kann die Reaktionszeiten erheblich verkürzen und die Kundenzufriedenheit steigern, indem Nutzer schnelle und zuverlässige Informationen erhalten. Gleichzeitig reduziert sie die Belastung der Kundenserviceteams.

 

3.2 Entwicklung von KI-Wissensdatenbanken

  • Anwendung: KI-Wissensdatenbanken im Maschinenbau dienen als zentrale Repositorien für technisches Wissen, von Maschinenhandbüchern bis zu Lösungen für häufige Betriebsprobleme. Sie können kontinuierlich lernen und sich aktualisieren, was sie zu einem wertvollen Werkzeug für Ingenieure und Techniker macht.

  • Vorteile: Diese Wissensdatenbanken ermöglichen es den Mitarbeitern, schnell und effizient auf benötigte Informationen zuzugreifen und fördern eine ständige Weiterbildung. Sie unterstützen auch bei der Einarbeitung neuer Mitarbeiter, indem sie als interaktive Lernplattformen dienen.

 

In diesem Guide zeigen wir Ihnen, wie unsere Agentur das Wissensmanagement mit KI in Ihrem Unternehmen umsetzt.

Verbindung zu unserem Kunden ihatemyjob

Ein praktisches Beispiel für die Implementierung dieser Technologien ist unser Projekt für das Unternehmen ihatemyjob. Wir haben eine maßgeschneiderte KI-Lösung entwickelt, die nicht nur als interaktiver Chatbot fungiert, sondern auch eine umfangreiche Wissensdatenbank beinhaltet, die speziell auf die Bedürfnisse von Arbeitnehmern zugeschnitten ist.

ideagpt

Umsetzung: Der Chatbot wurde entwickelt, um Mitarbeitern dabei zu helfen, Unzufriedenheit am Arbeitsplatz zu erkennen und konstruktive Lösungen anzubieten. Durch die Kombination aus Echtzeit-Feedback und Zugang zu einer umfangreichen Wissensdatenbank können Mitarbeiter proaktiv Lösungen finden und ihre Arbeitszufriedenheit verbessern.

Erfolg: Dieser Ansatz hat sich als äußerst effektiv erwiesen, nicht nur zur Steigerung der Mitarbeiterzufriedenheit, sondern auch zur Optimierung interner Prozesse und zur Förderung einer positiven Unternehmenskultur.

 

Unsere Erfahrung und Expertise als KI-Agentur ermöglicht es uns, innovative Lösungen zu entwickeln, die nicht nur technisch ausgefeilt, sondern auch hochgradig an die spezifischen Anforderungen unserer Kunden angepasst sind. Wenn Sie daran interessiert sind, KI in Ihrem Maschinenbau-Unternehmen zu implementieren, stehen wir Ihnen gerne als Partner zur Seite.

 

 

4. KI im Maschinenbau: Das Vorzeige-Beispiel Würth

Die Würth-Gruppe, ein führendes Handelsunternehmen im Bereich Befestigungs- und Montagetechnik, hat sich erfolgreich bei der Anwendung künstlicher Intelligenz im Engineering positioniert. Ihr Einsatz von KI-Technologien zur Optimierung logistischer Prozesse zeigt beispielhaft, wie Unternehmen in der Branche von fortschrittlicher Technologie profitieren können.

 

4.1 Einsatz von KI und Robotik bei Würth

In Zusammenarbeit mit Festo hat Würth im Bereich der Robotik und KI signifikante Fortschritte erzielt. Speziell in ihrem Logistikzentrum werden KI-gestützte Roboter eingesetzt, die zur Effizienzsteigerung und Automatisierung beitragen. Diese Roboter sind in der Lage, komplexe Sortier- und Verpackungsprozesse zu übernehmen, was zu einer erheblichen Steigerung der Produktivität führt.

4.2 Entwicklung von KI-Tools

Würth hat auch in die Entwicklung spezifischer KI-Tools investiert, die darauf abzielen, ihre internen Prozesse weiter zu optimieren. Durch den Einsatz dieser Tools können sie präzisere Vorhersagen treffen und ihre Supply-Chain-Prozesse verbessern, was nicht nur die Effizienz erhöht, sondern auch Kosten spart.

 

4.3 Unterstützung durch KI-Workshops: Der Microsoft Copilot Pro Workshop

Als KI-Agentur haben wir Würth dabei unterstützt, ihre KI-Kompetenzen weiter auszubauen, indem wir speziell angepasste Workshops angeboten haben. Ein solcher Workshop konzentrierte sich auf den Einsatz von Microsoft Copilot Pro, einer fortschrittlichen KI-Assistenz, die speziell für Unternehmensanforderungen entwickelt wurde. In diesen Workshops haben wir Würth-Mitarbeiter darin geschult, wie sie die Funktionen von Microsoft Copilot Pro effektiv nutzen können, um interne Prozesse zu automatisieren und Entscheidungsfindungen zu verbessern.

KI Content Marketing Vortrag

Sie interessieren sich für den Microsoft Copilot Pro? Hier finden Sie unseren Guide zur Nutzung des Copilot Pros.

 

Ergebnisse und Weiterführung

Die Teilnahme an diesem Workshop hat es Würth ermöglicht, ihre Fähigkeiten im Umgang mit neuesten KI-Technologien zu verbessern und gleichzeitig das Potenzial dieser Technologien zur Optimierung ihrer Geschäftsprozesse voll auszuschöpfen. Der Workshop bot praktische Erfahrungen und maßgeschneiderte Lösungen, die direkt auf die spezifischen Anforderungen von Würth zugeschnitten waren.

 

Als Ihre KI-Beratungsagentur sind wir bestrebt, nicht nur zu informieren und zu schulen, sondern auch partnerschaftlich mit Ihnen zusammenzuarbeiten, um innovative Lösungen zu entwickeln und umzusetzen, die Ihren Anforderungen entsprechen. Wenn Sie Interesse an ähnlichen KI-Workshops haben oder Unterstützung bei der Implementierung von KI-Lösungen benötigen, stehen wir Ihnen gerne zur Verfügung, um Ihre Prozesse zu transformieren und Ihre Produktivität zu steigern.

 

5. Zukunftsaussichten: KI im Maschinenbau

Die Zukunft der künstlichen Intelligenz (KI) im Engineering und Maschinenbau sieht vielversprechend aus, da innovative Technologien weiterhin die Grenzen dessen verschieben, was in dieser Branche möglich ist. Mit dem fortschreitenden Einzug von KI in den Maschinenbau eröffnen sich neue Wege zur Optimierung von Prozessen, Steigerung der Effizienz und Reduzierung von Kosten. Hier sind einige Perspektiven und Entwicklungen, die die Zukunft von KI im Engineering prägen könnten:

 

5.1 Erweiterte Automatisierung:

KI im Maschinenbau wird zunehmend in der Lage sein, komplexe und arbeitsintensive Aufgaben zu übernehmen, die bisher menschliche Eingriffe erforderten. Dies umfasst die Automatisierung von Designprozessen durch Algorithmen, die in der Lage sind, optimale Konstruktionen und Materialauswahl selbstständig zu treffen.

 

5.2 Präzisere Predictive Maintenance:

Durch den Einsatz von KI in der vorbeugenden Wartung können Maschinen und Anlagen effizienter gewartet werden. KI-Systeme analysieren Betriebsdaten in Echtzeit, um Verschleiß und potenzielle Defekte frühzeitig zu erkennen. Dies minimiert Ausfallzeiten und erhöht die Lebensdauer der Ausrüstung.

 

5.3 Intelligente Optimierung der Lieferkette:

KI wird die Lieferkettensteuerung revolutionieren, indem sie Lieferzeiten verkürzt und die Reaktionsfähigkeit auf Marktveränderungen verbessert. KI-gestützte Systeme können Nachfrageprognosen präziser machen und die Lagerhaltung optimieren.

 

5.4 Integration von KI in Produktentwicklung:

KI im Maschinenbau wird weiterhin die Produktentwicklung beschleunigen, indem sie schnellere und präzisere Simulationen ermöglicht. Dies führt zu kürzeren Entwicklungszyklen und einem schnelleren Markteintritt.

 

5.5 Nachhaltigkeits- und Effizienzsteigerung:

KI hilft Unternehmen, ihre Kohlenstoffbilanz zu verbessern, indem sie effizientere Systeme und Prozesse entwickelt. KI kann beispielsweise dabei helfen, den Energieverbrauch zu senken oder Materialverschwendung zu reduzieren.

 

5.6 Personalisierte und flexible Produktion:

Durch den Einsatz von KI in der Fertigung können Produkte individuell und flexibel hergestellt werden, was die Massenproduktion ergänzt oder sogar ersetzt. Dies ermöglicht eine stärkere Kundenorientierung und eine effizientere Produktanpassung.

 

6. Fähigkeiten für KI-verbesserte Rollen im Maschinenbau

Um in KI-verbesserten Rollen innerhalb des Maschinenbaus erfolgreich zu sein, benötigen Ingenieure eine Kombination aus traditionellem Maschinenbauwissen und KI-Expertise. Hier sind einige entscheidende Fähigkeiten:

 

6.1 Grundlagen des Maschinenbaus:

Eine solide Grundlage in mechanischen Prinzipien, Materialwissenschaften und Thermodynamik ist unerlässlich.

 

6.2 Programmierung und Datenkompetenzen:

Fähigkeiten in Programmiersprachen wie Python sowie die Fähigkeit, mit Daten umzugehen, sind entscheidend für die Implementierung von KI-Lösungen.

 

6.3 Maschinelles Lernen und KI-Algorithmen:

Ein Verständnis dafür, wie maschinelle Lernalgorithmen funktionieren und wie sie in mechanischen Systemen angewendet werden können, ist von zentraler Bedeutung.

 

6.4 Datenanalyse und Visualisierung:

Die Fähigkeit, Daten von Sensoren oder Maschinen zu analysieren und Einblicke durch Visualisierungswerkzeuge darzustellen, ist entscheidend.

 

6.5 KI-Tools und Frameworks:

Vertrautheit mit KI-Frameworks wie TensorFlow oder Sci-kit-learn ist sehr hilfreich für die Entwicklung von KI-Modellen. Diese Frameworks bieten eine Grundlage für den Aufbau komplexer maschineller Lernmodelle.

 

6.6 Branchenwissen:

Tiefgehendes Wissen über die spezifische Industrie oder die mechanischen Systeme, mit denen man arbeitet, ist wichtig, um KI-Lösungen effektiv anzupassen.

 

6.7 Kollaboration:

Die Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern, Software-Ingenieuren und Branchenexperten in verschiedenen Funktionen ist für den Erfolg von KI-Projekten wichtig.

Diese Fähigkeiten ermöglichen es Maschinenbauingenieuren, von traditionellen Rollen zu KI-verbesserten Positionen überzugehen, ihre mechanische Expertise mit KI-Kompetenzen zu kombinieren und so intelligentere, effizientere Systeme und Maschinen zu entwerfen. Sie schlagen die Brücke zwischen traditionellem Engineering und modernster KI-Technologie und tragen zu Fortschritten in verschiedenen Industriebereichen bei.

 

 

7. Unser Angebot als KI-Agentur im Maschinenbau

Als führende KI-Agentur in Deutschland haben wir uns darauf spezialisiert, Unternehmen aus dem Maschinenbau bei der Implementierung von KI-Lösungen umfassend zu unterstützen. Wir bieten eine breite Palette an Dienstleistungen, von der Beratung über die Entwicklung maßgeschneiderter KI-Anwendungen bis hin zu zielgerichteten Workshops.

 

KI-Beratung:

Wir helfen Ihnen, die Potenziale der Künstlichen Intelligenz in Ihrem Unternehmen zu erkennen und zu nutzen. Unsere Experten beraten Sie umfassend und entwickeln Strategien, die auf Ihre spezifischen Anforderungen zugeschnitten sind.

 

Entwicklung von KI-Lösungen:

Mit tiefgehendem technischen Know-how entwickeln wir individuelle KI-Anwendungen, die Ihre Produktionsprozesse optimieren und Ihre Effizienz steigern. Von automatisierten Chatbots bis hin zu komplexen KI-basierten Wissensmanagementdatenbanken bieten wir Lösungen, die genau auf die Bedürfnisse des Maschinenbaus abgestimmt sind.

KI-Workshops:

Wir schulen Ihre Mitarbeiter in der Nutzung und Verwaltung von KI-Tools und -Systemen. Unsere Workshops sind praxisorientiert und darauf ausgerichtet, das Verständnis und die Fähigkeiten Ihrer Teams zu verbessern, damit sie KI-Technologien effektiv einsetzen können.

Zusammenarbeit mit Startup Creator

Entdecken Sie mit uns die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz und lassen Sie uns gemeinsam innovative Lösungen entwickeln, die Ihren Betrieb zukunftssicher machen. Kontaktieren Sie uns für eine persönliche Beratung oder einen unserer spezialisierten Workshops. Wir freuen uns darauf, Sie auf Ihrem Weg in die digitale Zukunft zu begleiten.

zurück zu allen Beiträgen
Florian Hübner
CEO

Kontakt

Jetzt persönlich beraten lassen!

Nach diesem Call haben Sie...

  • eine Vorstellung über Umfang und Kosten Ihres Projekt.
  • einen Plan, welche nächsten Schritte Sie einleiten sollten.
  • eine unvoreingenommene Einschätzung Ihrer Idee.

*“ zeigt erforderliche Felder an