ai.recipe
- Visualisierung im Farbraum
- Bestimmung von validen Daten
Rezepturen in der Industrie
Die Anforderungen an das Endprodukt aus einer Rezeptur sind anspruchsvoll. Somit wird die Entwicklung von Rezepturen immer komplexer. Deshalb ist es nicht möglich, die Wechselwirkungen der vielen Inhaltsstoffe mit klassischen Mitteln der Mathematik detailliert zu beschreiben.
Ansätze über eine gezielte Versuchsplanung lösen die Probleme nicht vollständig. Versuche für die optimale Rezeptur benötigen einen Aufbau und viele Ressourcen, um wiederkehrend das gleiche Ergebnis zu erhalten. Das alles kostet viel Zeit.
Mit der Serienproduktion Ihrer Rezeptur kommen neue Hindernisse. Inhaltsstoffe unterliegen einer schwankenden Qualität. Im Herstellungsprozess müssen diese Schwankungen durch Korrektur Ihrer Rezeptur ausgeglichen werden.
Beispiel: Customized Machine Learning Pipeline für die Lackindustrie
Bei Effektlacken sind die Wechselwirkungen der einzelnen Inhaltsstoffe nicht mehr mathematisch genau beschreibbar. Traditionelle Verfahren auf Basis von Versuchen dauern mehrere Wochen.
Mit unserer Methode einer maßgeschneiderten Machine Learning Pipeline können Sie die Zahl der Versuche minimieren und Schwankungen in der Qualität der Ausgangsmaterialien in der Sereinproduktion berechnen.
Ihr Benefit in Zahlen
60
Prozent
weniger Versuche
30
Prozent
weniger Ressoucen
50
Prozent
Kostenersparnis
70
Prozent
schnellere Entwicklung
Framework-Konfiguration Lackrezepturen
Mit unserer speziellen Konfiguration für Lacke erhalten Sie für Ihren Lackentwicklungsprozess maßgeschneiderte Analysen und Auswertungen. Zusätzlich zu den Basis-Modulen wurde von uns spezielle Module für die Lackrezepturermittlung umgesetzt.