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Mit unserem über 10 Jahre praxiserprobten Vorgehensmodell erreichen Sie Ihre Digitalisierungs- & Data Analytics Ziele in Time, Scope and Costs.
Wir bieten Ihnen eine effektive Methodik, um Ihr Digitalisierungs- oder Predictive-Analytics-Projekt innerhalb des vorgegebenen Zeit-, Scope- und Kostenrahmens umzusetzen. Gemeinsam erarbeiten wir zunächst ein Ziel-Storybook und führen Potenzialanalysen durch, um darauf basierend eine zielgerichtete Roadmap zu entwickeln. Anschließend unterstützen wir Sie bei der Datenanalyse und Modellentwicklung, sowie bei der Technologieauswahl, um einen erfolgreichen Go-Live zu gewährleisten.
Unsere Erfahrung aus den letzten 10 Jahren hat gezeigt, dass eine enge Zusammenarbeit zwischen Data Scientists und den Domänenexperten des Unternehmens sowie die Unterstützung der Projektleitung mit Data Science Know-how entscheidend für den Erfolg des Projekts sind. Daher arbeitet unser Team, bestehend aus erfahrenen Projektmanagern und Data Science Experten mit Ihnen zusammen, um Ihr Digitalisierungs- oder Predictive-Analytics-Projekt erfolgreich umzusetzen.
Unsere Pilotprojekte ermöglichen eine schnelle Umsetzung von datengetriebenen Projekten wie die Erstellung von Prognosealgorithmen für Störfälle oder Qualitätsprobleme. Dabei setzen wir auf eigene AI-Technologien und Best-Practice-Beispiele aus 10 Jahren Praxisprojekten, um Prototypen und Machbarkeitsstudien in Rekordzeit zu realisieren.
Mit Visualytics und unserer eigenen AI-Technologie analysieren wir Ihre Daten auf komplexe Zusammenhänge. So identifizieren wir präzise und schnell Ursachen für interessante Ereignisse wie Motorstörungen in Sonderfahrzeugen oder das Nutzungsverhalten von Maschinen im Einsatz. Unsere Kunden profitieren von fundierten Informationen, die helfen, Anlagen und Produkte zu optimieren und die Produktivität sowie Kundenzufriedenheit zu steigern.
Dank unserer maßgeschneiderten Prognosemodelle auf Basis vorhandener Daten können Sie Störungen, Verschleiß, Produktqualität und Anlagenzustand präzise und zuverlässig vorhersagen. Unsere Modelle nutzen je nach Verfügbarkeit und Projektziel entweder virtuelle Sensoren auf Basis physikalischer Modelle oder reale Messwerte von Anlagen. Mit unseren Modellen unterstützen wir Sie dabei, ihr Anlagenmanagement zu optimieren, Ausfälle zu minimieren und die Produktqualität zu maximieren
IPN entwickelt maßgeschneiderte Big-Data- und Data-Warehouse-Lösungen auf Basis von Open-Source-Technologien sowohl On-Premise als auch in der Microsoft Azure Cloud. Unsere Experten richten das Design und die Umsetzung stets auf die Ziele und Anforderungen unserer Kunden aus, um sicherzustellen, dass das Design diese unterstützt und nicht einschränkt. Wir legen großen Wert darauf, dass unsere Lösungen kosteneffizient sind und dennoch höchste Leistung und Skalierbarkeit bieten.
Damit aus den Rohdaten wertvolle Ergebnisse wie Prognosealgorithmen oder detaillierte Berichte entstehen können, müssen die Daten zuvor qualitätsgesichert, aufbereitet und zusammengeführt werden. Je weniger strukturiert die Daten sind, desto aufwendiger und komplexer sind die erforderlichen Prozesse. Dank unserer mehr als 10-jährigen Erfahrung unterstützen wir Sie optimal beim Design und der Umsetzung Ihrer Data-Processing-Pipelines.
Keine Technologie kann alleine alle Anforderungen abdecken. Eine suboptimale Technologieauswahl kann die Zielerreichung einschränken. Deshalb unterstützen wir Sie bei der Auswahl und Kombination der besten Technologien, um Ihre Ziele optimal zu unterstützen und zu erreichen.
Unsere Workshops bringen Sie in kürzester Zeit von einer ersten Idee zu einem durchgeplanten Analyseprojekt. Unsere Experten arbeiten eng mit Ihrem Projektteam zusammen, um fehlendes Know-how in der Datenanalyse zu kompensieren und Ihnen gleichzeitig dabei zu helfen, es aufzubauen.
Unsere Workshops unterstützen Sie dabei, innerhalb kurzer Zeit von einer ersten Idee zu einem durchdachten Analyseprojekt zu gelangen. Zudem bringen wir die Sicht des Data Scientists ein, um sicherzustellen, dass die Fragestellung und verfügbaren Daten für eine erfolgreiche Umsetzung geeignet sind. Auf diese Weise vermeiden Sie typische Problemstellungen bei Analyseprojekten und setzen Ihre Ideen erfolgreich in die Tat um.
Unsere Experten arbeiten eng mit Ihren Experten zusammen, um erfolgreiche Analyseprojekte umzusetzen, auch wenn Data Architecture und Data Science noch Fremdwörter sind oder die benötigten Ressourcen nicht verfügbar sind. Dabei kompensieren wir von Anfang an fehlendes Know-how und unterstützen parallel den Aufbau von Kompetenzen. So stellen wir sicher, dass Ihr Projektteam die notwendige Expertise aufbaut und wir Ihnen gleichzeitig bei jedem Schritt der Analyse zur Seite stehen können.