Mechanical Engineering
Data Analytics und Machine Learning für effiziente Produktion und intelligente Fahrzeuge.
Mit datengetriebenen KI-Lösungen erschließen wir Effizienzpotenziale, die mit rein physikalischen Modellen verborgen bleiben.
Vom physikalischen Modell zur datengetriebenen Lösung
Die Entwicklung, Konstruktion und Instandhaltung von Maschinen und Anlagen stützt sich klassisch auf Physik, Mathematik und Materialkunde. Abseits dieser Modellwelt liegt großes Potenzial in datengetriebenen Verfahren.
Supper & Supper ergänzt bestehende Systeme mit modernen KI-Methoden. Das steigert die Präzision, deckt verborgene Muster auf und führt zu spürbaren Kostenersparnissen.
Anwendungsbereiche
Machine-Learning-Modelle ergänzen vorhandene Systeme sinnvoll und ermöglichen eine passgenaue Planung:
- Anomalieerkennung: Identifikation schadhafter oder nicht-normaler Zustände
- Predictive Maintenance: Schadens- und Fehlervorhersage laufender mechanischer Systeme
- Bildbasierte Schadenserkennung: Automatische Erkennung physischer Schäden aus Bilddaten
- Prozessoptimierung: KI-gestützte Optimierung von Schleifprozessen in der Feinmechanik
Für welche Branchen?
Unsere Lösungen richten sich an alle mechanisierten Branchen, die die Grenzen physikalischer Modelle überwinden und ihre Effizienz steigern wollen – darunter:
Automotive · Medizintechnik · Feinmechanik · Luft- und Raumfahrt · Schiffsbau · Fertigung
Mechanical Engineering Use Cases
Produzierende Unternehmen nutzen unser Know-how, um Auffälligkeiten in Qualitätsdaten zu analysieren, Entscheidungen für eine effizientere Fertigung zu fundieren und Zusammenhänge von Kosten und Qualität zu erschließen.