Ausgangslage und Problemstellung
Die anspruchsvollen Produktionsprozesse erforderten eine präzise Steuerung sowie eine tiefgehende Analyse großer Mengen heterogener Prozessdaten. Bestehende Auswertungen boten nur begrenzte Transparenz über Einflussfaktoren und Optimierungspotenziale.
Unsere Lösung
Wir entwickelten eine automatisierte Datenanalyse- und Optimierungslösung auf Basis physikalischer Modelle, statistischer Methoden und Machine Learning. Dazu gehörten der Aufbau skalierbarer Datenpipelines, Feature Engineering sowie KI-gestützte Qualitätsanalysen inklusive Handlungsempfehlungen.
Ergebnis
Der Kunde gewann deutlich bessere Einblicke in qualitätsrelevante Zusammenhänge, erhöhte die Prozessstabilität und schuf eine belastbare Datenbasis für kontinuierliche Verbesserungen.
Das Projekt etablierte datengetriebene Qualitätssicherung als nachhaltigen Wettbewerbsvorteil in einem hochpräzisen Produktionsumfeld.
