AI og maskinlæring
AI-demoer imponerer. AI i produksjon er vanskelig. Vi bygger maskinlæring som løser reelle problemer, ikke PowerPoint-presentasjoner.
Alle snakker om AI. Få ruller det ut i produksjon. Gapet mellom en demo og et kjørende system er enormt, og det er der vi opererer. Praktiske modeller, trent på dine data, som løser dine problemer. Kvalitetsprediksjon, anomalideteksjon, prosessoptimalisering. Hvis det ikke gir målbare resultater, leverer vi det ikke.
Typiske utfordringer
- Uklart skille mellom hype og praktisk nytte
- Datakvalitet som hindrer fremgang
- Modeller som virker i labben, men feiler i drift
- Manglende intern ML-kompetanse
Vår tilnærming
- Identifisere bruksområder med reell verdi
- Vurdere og klargjøre data
- Trene og validere modeller
- Rulle ut med overvåking og retrening
Bruksområder
Kvalitetsprediksjonsmodeller som flagger potensielle feil før produkter forlater produksjonslinjen.
Prosessoptimalisering basert på historiske data for å finne ideelle parametere for utbytte og energiforbruk.
Naturlig språksøk på tvers av vedlikeholdslogger og teknisk dokumentasjon.