OptiwAIse – KI-basierte Versuchsplanung

Design of Experiments

Die Herausforderung: Innovative Forschung vs. Entwicklungskosten

Die voranschreitende Digitalisierung und der technologische Fortschritt führen zu sich schnell ändernden Kundenbedürfnissen und immer kürzer werdenden Produktlebenszyklen. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, Prozesse und Innovationszyklen in der Forschung und Entwicklung effizienter zu gestalten. Gleichzeitig wächst der Kostendruck durch steigende Energie- und Rohstoffpreise auf Unternehmen in allen Branchen.
 

Effizienter Ressourceneinsatz dank DoE mit Künstlicher Intelligenz

Unser KI-basierter Ansatz zur statistischen Versuchsplanung (auf Englisch auch »Design of Experiments« oder abgekürzt »DoE«) ermöglicht einen effizienten Einsatz Ihrer Ressourcen. Mithilfe Künstlicher Intelligenz erstellen wir iterative Versuchspläne, die eine optimale Parametereinstellung beispielsweise bei der Entwicklung einer neuen Rezeptur identifiziert.

Unsere DoE-Methodik ist schneller, zuverlässiger und kostengünstiger als herkömmliche Methoden in der Forschung und Entwicklung.
 

Unverbindlicher Demo-Termin

Sie haben Fragen oder möchten sich unverbindlich mit uns austauschen?

Vereinbaren Sie jetzt einen kostenfreien und unverbindlichen Demo-Termin, bei dem Sie sich von unserer praxiserprobten, innovativen, zeit- und kostensparenden Lösung überzeugen können.

Unser Wertversprechen für Ihren Anwendungsfall

Kosteneinsparungen

Unsere DoE-Methoden reduzieren die Anzahl der Versuche um bis zu 50 Prozent gegenüber herkömmlichen Methoden.

Zeitersparnis

Erreichen Sie durch DoE kürzere Entwicklungszyklen bei Produktverbesserungen und -innovationen.

Optimale Ergebnisse

Verbessern Sie das Ergebnis Ihrer Versuche und gewinnen Sie neue Erkenntnisse durch eine objektive Versuchsdurchführung.

Höhere Auslastung

Erreichen Sie eine höhere Auslastung der Versuchsstände und bilden Sie das Wissen Ihrer Domänenexpert*innen digital ab.

Neue Erkenntnisse

Fördern Sie Innovation durch ein besseres Verständnis der Zusammenhänge mithilfe unseres KI-basierten DoE-Ansatzes .

Fehler-Früherkennung

Gemäß der »Rule of Ten« wachsen Kosten von Fehlern exponentiell, je später sie entdeckt werden. Mit unserer DoE-Methode erkennen Sie Fehler frühzeitig.

Unser Vorgehen

Ablauf des KI-basierten sequenziellen DoE-Verfahrens

Beim KI-basierten sequenziellen DoE wird ein ML-Modell mit bestehenden Daten und vorhandenem Expertenwissen trainiert. Anschließend werden mithilfe der Modellvorhersage weitere Versuche empfohlen. Nach Durchführung dieser Versuche im Labor wird das Modell mit den entstandenen Daten neu trainiert. Dieser Zyklus wird fortgesetzt, bis das gewünschte Ziel erreicht ist.

Unser Ansatz unterscheidet sich von herkömmlichen Lösungen am Markt

© Fraunhofer IAIS

Unsere Leistungen berücksichtigen Ihren individuellen Wissensstand im Bereich KI

Ihr Status Quo

Sie wollen in kurzer Zeit große Expertise im Bereich KI-basierter Versuchsplanung aufbauen?

Unser Angebot

Inhouse-Schulungen oder online Kompakteinstieg

  • Entwicklung eines tiefgreifenden Verständnisses
  • Eigenständige Erarbeitung von Anwendungsfällen

Ihr Status Quo

Sie haben keine oder sehr wenig Erfahrung mit KI-basierter Versuchsplanung?

Unser Angebot

AI-deation und Use Case Workshops

  • Identifizierung von KI-Projektideen
  • Bewertung von Use Cases
  • Priorisierung und Ausarbeitung von Use Cases
© Have a nice day - stock.adobe.com

Ihr Status Quo

Sie haben bereits Erfahrungen im DoE-Bereich und Interesse an der Einbindung von Künstlicher Intelligenz?

Unser Angebot

Prototypische Umsetzung eines Use Case

  • Prüfung der Durchführbarkeit identifizierter Anwendungsfälle
  • Entwicklung eines Anwendungsprototyps (MVP)
  • Evaluation und Dokumentation für Make-or-Buy-Entscheidung
© Have a nice day - stock.adobe.com

Ihr Status Quo

Sie sind bereits tief im Thema, haben ein DoE-Tool im Einsatz und möchten dieses weiter optimieren?

Unser Angebot

Erweiterung und Integration des PoC in die Unternehmens-IT

  • Integration in bestehende Systeme und Prozesse
  • Wartung und Evaluierung in der Arbeitsumgebung
  • Weiterentwicklung der KI-Anwendung(en)
© Have a nice day - stock.adobe.com

Kostenfreies Whitepaper

»KI-gestütztes Design of Experiments in Forschung und Entwicklung«

In unserem Whitepaper erklären wir, wie Sie mit Künstlicher Intelligenz und Expertenwissen effizientere Versuchspläne erstellen und so Ihre Produktentwicklung schneller und kostengünstiger gestalten.

Design of Experiments (DoE) ist eine Kernkompetenz von Forschungs- und Entwicklungsabteilungen und zugleich ein Anwendungsfeld, das stark von den rasanten Fortschritten in den Bereichen des Maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz profitiert.

Die von uns vorgestellten und bereits in vielen Projekten erfolgreich eingesetzten KI-basierten DoE-Verfahren nutzen eine Kombination aus fixed-size und sequenziellen Versuchsplänen. Dieses Vorgehen bietet eine hohe Flexibilität bei der Versuchsplanung, der Berücksichtigung von Einflussfaktoren und der Einbindung von ML-Verfahren wie Bayesscher Optimierung und Active Learning.

So können Sie in Ihrem Unternehmen vorhandenes Expertenwissen optimal mit den Möglichkeiten der datengetriebenen Modellierung verbinden. Mithilfe der im Whitepaper dargestellten Methoden sind herausfordernde Aufgaben, wie die Optimierung von Produkteigenschaften oder der gezielte Aufbau einer zukunftssicheren Datenbasis, effizient lösbar.

Zum Download

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Design of Experiments ist Teil der intelligenten Plattform OptiwAIse.

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