In allen modernen digitalen Infrastrukturen (und in den meisten älteren) fallen kontinuierlich große Mengen an Daten an, die jedoch fragmentiert und uneinheitlich vorliegen. Wesentliche Informationen, die in diesen Daten enthalten sind, können aufgrund der Verteilung und Uneinheitlichkeit nicht optimal genutzt werden. comlet hilft Ihnen dabei, Ihren Datenschatz zu heben und nutzbar zu machen.
So vielschichtig wie die Anwendungsbereiche der KI-Methoden, so komplex ist die Umsetzung in der Praxis. Datenstrategien, die die Grundlage jeder KI-Strategie sein müssen, sind oft nicht ausgereift, da heterogene Umfelder, häufig mit Bestandsgeräten, uneinheitlich Informationen bereitstellen. Anschließend sind Erwartungen an KI extrem hoch oder die Bedenken sind stark, es fehlt an realistischen Einschätzungen. Alle Beteiligten müssen auf Augenhöhe in die Entwicklung einer KI-Strategie einbezogen werden, um die gängigen Probleme überwinden zu können:
ÜBRIGENS: Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Anwendung menschlich anmutender Entscheidungs- und Denkprozesse, während Maschinelles Lernen (ML) Methoden beschreibt, die eigenständig Modelle aus Daten ableiten und so aus Informationen lernen können. ML ist also de facto eine Teilmenge der KI.
Daten liegen häufig in unterschiedlichen Formaten, Datenbanken und - etwa im embedded oder IoT-Bereich - unterschiedlichen Geräten vor. Sammlung und Zusammenführung aller relevanten Daten ist daher der erste Schritt.
Vereinheitlichung des Datenformates und Bereinigung von Artefakten, um die Verarbeitung zu ermöglichen. Dadurch wird das Nutzungspotential der Daten optimiert.
Aufbereitung und Visualisierung der Daten erlauben Rückschlüsse auf Zusammenhänge durch Nutzer. Hierbei wird der Informationsgehalt der Daten bestmöglich dargestellt.
Leistungsstarke Algorithmen erlauben automatisierte Entscheidungsfindung und versprechen hohe Performance. Hier wird der Informationsgehalt der Daten automatisiert verwendet, um die Effizienz Ihrer Prozesse zu erhöhen.
Als Dienstleister mit über 20-jähriger Erfahrung im Bereich eingebetteter Software-Entwicklung bieten wir Ihnen die Erstellung einer Datenstrategie in heterogenen Umgebungen. Dabei werden Datenquellen identifiziert, Datentypen definiert und abschließend Daten aggregiert und visualisiert. Dadurch ergibt sich bereits ein Mehrwert in der einheitlichen, übersichtlichen Erfassung aller für Ihre Anwendung relevanter Daten.
Ob zur Klassifikation, zur Prozessoptimierung, zur Entscheidung in dynamischen Systemen oder als Empfehlungssystem: Wir unterstützen Sie bei der Auswahl geeigneter KI-Anwendungen für Ihren Anwendungsfall. Erstellung, Optimierung und Einsatz des KI-Modells aus einer Hand.
Das Sammeln von Daten und Erzeugen von KI-Modellen lässt sich leicht in Cloud-Umgebungen portieren. Durch die zentrale Architektur wird die Datensammlung vereinfacht und die KI-Modellierung zusammengeführt. Einfachere Workflows und effizientere Lösungen sind das Ergebnis. Wir unterstützen Sie bei der Datenmigration und -bearbeitung in Cloud-Lösungen.
Ob Federated KI, bei der auf verschiedenen Geräten Teilmodelle erzeugt werden, oder der Ausbringung zentral erzeugter Modelle auf eingebettete Systeme: Mit unserer Erfahrung unterstützen wir Sie bei der Auswahl der geeigneten Werkzeuge, insbesondere im embedded und IoT-Bereich.