TÜV AUSTRIA Data Intelligence GmbH
bei aws Connect seit: 15.03.2023Unternehmensprofil
TÜV AUSTRIA Data Intelligence bietet individuelle datenbasierte Lösungen, maßgeschneidert auf ihr Unternehmen. Als internationaler Strategie & Technologie Partner unterstützen wir Unternehmen mit innovativen Daten- & AI Lösungen um ihre Digitalisierungspotentiale nachhaltig zu nutzen.
- Details:
- Wir unterstützen unsere Kunden mit Beratungs- und Implementierungsdienstleistungen für Data Science und KI-Entwicklung sowie datengesteuerte Lösungen vom Datenmanagement bis zur BI-Implementierung. -AI Certification -AI Governance -Data Warehousing -Secure AI Operations -Business Intelligence -Proof of Concept into Production Ready Implementation
- Die KI-Lösungen wurden für folgende Branchen entwickelt:
- Automotive & Luftfahrt, Bau & Immobilien, Energiewirtschaft, Finance & Insurance & Legal, Landwirtschaft, Mobilität & Transport, Produktion & Maschinenbau, Security & Big Data, Software & Technology, Tourismus & Gastronomie, Umwelt & Abfallwirtschaft
- Die KI-Lösungen sind für folgende Anwendungsfälle relevant:
- IT Automatisierung, Qualitätskontrolle , Predictive analysis, Vorhersagen, Verkaufsoptimierung, Entscheidungsunterstützung, Arbeitskräfte Management, Intelligente Geräte & Roboter, Risiko Management, Audit & Compliance, Cybersecurity
- Folgende Technologien kommen zum Einsatz:
- Machine Learning, Neural Networks, Sonstige
- Der KI-Anbieter kann sich in folgenden Bereichen eine Kooperation vorstellen:
- Forschung & Entwicklung, Use Case / Pilotprojekt, Know-How Austausch, Organisatorische / IT-Ressourcen, Kunden- / Lieferanten-Beziehung, Vertriebs- / Logistikpartner, Produktion
- Eine Schnittstelle (API) ist vorhanden:
- Ja
- Referenzen:
- ÖBB, BASF, ASFINAG, AIR LIQUIDE, Beiersdorf, STUDIA, TU Wien, Wien Energie, UNIDO. Wiener Netze, wikifolio, Media Markt, Air Liquide, Deutsche Bahn, BASF. Lenzing, Adler, Arsanis,
Ein/e Datenschutzbeauftragte/r oder -verantwortliche/r für DSGVO und – wenn nötig – Pseudonymisierungsfragen ist vorhanden.
Ein Data Scientist, der Sie bei Auswahl und Training von KI-Algorithmen unterstützen kann, ist vorhanden.
Ein Data Engineer, der Sie bei Aufbau und Analyse einer strukturierten Datenbasis unterstützen kann, ist vorhanden.
Produkte / Dienstleistungen / Use Cases / Forschungsgebiete
AI Certification - Kompatibel mit Förderung AI Adoption und AI-Adoption: Green
Wir unterstützen Organisationen und Unternehmen bei der sicheren Implementierung einer vertrauenswürdigen KI. Bereits heute decken wir mit unserem Anwendungsportfolio alle relevanten Technik- und Marktbereiche ab. Das umfasst: Zertifizierungsvorbereitung, Vorprüfungen • Zertifizierung vorbereiten und Know-how vermitteln für kritische Punkte bei der KI-Entwicklung • GAP-Analysen und funktionale Vorprüfungen KI-Auditierung und Zertifizierung • Technische Prüfungen • Prozessaudits • Zertifikat
Condition Monitoring in der Prozessindustrie
Wir nutzen statistische Methoden und maschinelles Lernen, um Anomalien zu erkennen, lange bevor der Mensch sie wahrnehmen kann. Wir unterstützen bei der Feinabstimmung von Produktionsprozessen, indem wir auf Prozessveränderungen hinweisen und Vorschläge für Gegenmaßnahmen bereitstellen. Zu erwartende Ausfälle von Anlagen können von uns vorhergesagt werden und voreingreifende Wartungsmethoden vorgeschlagen werden. Dadurch minimieren Sie Ihre Ausfallzeiten und maximieren Ihren Ertrag.
AI-Empfehlungen zur Verbesserung der Produktqualität
Industrielle Produkte müssen bestimmten Qualitätsstandards entsprechen. Bei einem wachsenden Produktportfolio, wechselnden Rohstofflieferanten usw. entstehen unzählige Einflussfaktoren welche die Qualität eines Produktes beeinflussen. Durch Empfehlungssysteme können Sie bei Anomalien vorzeitig in den Prozess eingreifen. Dadurch können Sie gezielte Gegenmaßnahmen ergreifen.
Entwicklung von Soft-Sensoren für die Prozessanalytik
Soft Sensors oder virtuelle Sensoren nutzen statistische Lernmethoden und KI-Konzepte, um Prozess Erkenntnisse zu liefern, die entweder nicht direkt messbar oder zu aufwändig zu messen sind. Sie basieren auf vorhandenen Messungen von Sensoren, kombinieren diese mit zusätzlichen Prozessinformationen und leiten daraus wertschöpfendes Wissen über den Zustand eines Prozesses ab. Sehr oft kann solches Wissen in einem Stadium gewonnen werden, in dem das Prozessergebnis noch beeinflusst werden kann.