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Fit for AI: Wie Datenwolken zu Informationsquellen werden
Veröffentlicht am Dienstag, dem 15. April 2025 von Bayern-247.de
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PR-Gateway:
Die Hannover Messe hat es bestätigt: Viele Industrieunternehmen interessieren sich für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in Produktentwicklung, Automatisierung, vorausschauender Wartung, Qualitätssicherung oder Kundendienst. Doch der erfolgreiche Einsatz hängt entscheidend von der Qualität der Datenbasis ab. simus systems bietet mit "Fit for AI" Datendienstleistungen, die das Anlernen einer KI wesentlich erleichtern.
Die heutigen Large Language Models der künstlichen Intelligenz werden von Entwicklern im Pre-Training mit riesigen Datenmengen im Internet angelernt, damit sie treffsichere Ergebnisse liefern können. Mittelständler müssen ihre KI-Modelle mit den vorhandenen Daten für den jeweiligen Anwendungsfall trainen. Dazu müssen für das Projekt die geeigneten Datenquellen und -bestände identifiziert werden. Je geringer die Datenmengen und der Aufwand für das Anlernen sein soll, desto wichtiger wird die Datenqualität.
Datenqualität für KI-Anwendungen
Grundsätzlich fallen dank fortschreitender Digitalisierung in der Industrie täglich größere Datenmengen an. Doch wenn diese lückenhaft, unvollständig, in unterschiedlichen Terminologien, Formaten, Kategorien und Einheiten abgelegt sowie mit Dubletten und Altbeständen durchsetzt sind, potenziert sich der Aufwand für KI-Projekte bis zur Unmöglichkeit. Deshalb müssen Unternehmen ihre Datenqualität für den Einsatz von KI vorbereiten.
Regelbasiert zur perfekten Datenbasis
Mit den Werkzeugen der Software-Suite simus classmate und erfolgreicher Projektmethodik hilft simus systems Herstellern, "Fit for AI" zu werden. In einem Vorprojekt wird eine Stichprobe des Datenbestandes analysiert. So lassen sich Ziel und Aufwand abgleichen und das Projekt klar definieren.
Nun wird das Projekt auf den gesamten relevanten Datenbestand ausgedehnt. Automatisch werden große Datenbestände nach Regeln bereinigt, ergänzt, sortiert, strukturiert und abgelegt. In Workshops mit den Fachabteilungen des Kunden werden die Resultate weiter verfeinert. Mit der Suchmaschine classmate FINDER können die Projektbeteiligten Daten filtern und betrachten, um eventuelle Fehler, Dubletten oder Ungenauigkeiten zu erkennen. Schließlich wird der optimierte Datenbestand zur weiteren Verwendung freigegeben.
Abschließend wird die Datenqualität für die Zukunft gesichert. Die definierten Formate, Regeln und Konventionen werden mit der Software simus classmate für alle neu entstehenden Daten implementiert. Die Software und Dienstleistungen von simus systems erleichtern Projekte wie Manufacturing X, Digitaler Zwilling, ERP- und PDM-Datenbereinigung oder Künstliche Intelligenz. Damit erschließen Hersteller die Potenziale der Digitalisierung.
Die 2002 gegründete simus systems GmbH mit Sitz in Karlsruhe ist mit ihrer Produktfamilie simus classmate einer der Marktführer im Bereich automatische Klassifizierung von CAD-Modellen, Datenbereinigung von Massendaten, dem Suchen und Finden vorhandener Daten und der automatischen Kalkulation. Das eigenständige Unternehmen bietet Erfahrungen aus über 300 erfolgreichen Projekten in den Branchen Maschinen- und Anlagenbau, Automobilindustrie und Elektrotechnik. Die Produktfamilie simus classmate integriert sich mit führenden 3D CAD- und PLM-Lösungen sowie mit ERP-Systemen wie SAP.
simus systems GmbH
Andrea Sauer
Siemensallee 84
76187 Karlsruhe
+49 (0) 721 83 08 43-0
http://www.simus-systems.com
info@simus-systems.com
Pressekontakt:
hightech marketing e.k.
Dr. Thomas Tosse
Innere Wiener Straße 5
81667 München
tosse@hightech.de
+49 89 / 459 11 58-31
http://www.hightech.de
(Weitere interessante Hannover News & Hannover Infos gibt es hier.)
Zitiert aus der Veröffentlichung des Autors >> PR-Gateway << auf http://www.freie-pressemitteilungen.de. Haftungsausschluss: Freie-PresseMitteilungen.de / dieses News-Portal distanzieren sich von dem Inhalt der News / Pressemitteilung und machen sich den Inhalt nicht zu eigen!
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Artikel-Titel: Fit for AI: Wie Datenwolken zu Informationsquellen werden |
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