Häufige Fragen zu ai-predict
Was kann unsere Software, wie funktioniert die Zusammenarbeit und welchen Nutzen können Sie erwarten?
Hier beantworten wir die wichtigsten Fragen zu unserer modularen KI-Entscheidungsplattform, ihren Anwendungsmöglichkeiten sowie zu Daten, Integration, Sicherheit und Kosten.
Unser aktueller Fokus liegt unter anderem auf Farben, Lacken und Beschichtungen. Die zugrunde liegenden Technologien lassen sich auch für weitere komplexe Formulierungs- und Prozessaufgaben nutzen und entsprechend erweitern.
Was ist ai-predict und wofür wird die Plattform eingesetzt?
ai-predict ist ein Softwareunternehmen, das industrielle Formulierungsentwicklung mithilfe von Künstlicher Intelligenz, physikalisch-chemischen Modellen und Expertenwissen unterstützt.
Die modulare ai-core-Plattform ermöglicht es, vorhandene Messdaten und Fachwissen für die Analyse, Simulation und Optimierung komplexer Rezepturen zu nutzen.
Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf Lacken, Beschichtungen und der Farbtonentwicklung, insbesondere wenn neben der Farbe weitere Eigenschaften wie Härtungsverhalten, Reaktivität oder Prozessbedingungen berücksichtigt werden müssen.
Durch den Ansatz Deep Knowledge Integration (DKI) verbindet ai-predict unterschiedliche Wissensquellen, um Entwicklungsversuche gezielter zu planen, Rezepturalternativen zu bewerten und fundierte Entscheidungen zu ermöglichen.
Was kann ai-predict konkret und welchen Mehrwert bietet die Software?
ai-predict unterstützt Unternehmen dabei, komplexe Formulierungen und Prozesse besser zu verstehen, zu simulieren und gezielt zu optimieren.
Unsere modulare ai-core-Plattform verbindet vorhandene Daten, physikalisch-chemische Modelle, Expertenwissen und Künstliche Intelligenz. Damit können wir Zusammenhänge analysieren, Eigenschaften vorhersagen, unterschiedliche Lösungsvarianten virtuell bewerten und fundierte Handlungsempfehlungen ableiten.
Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der gleichzeitigen Optimierung mehrerer Zielgrößen, beispielsweise Farbton, Produkteigenschaften, Prozessbedingungen und Kosten.
Der Nutzen: weniger experimentelle Versuche, kürzere Entwicklungsprozesse und bessere, nachvollziehbare Entscheidungen.
Vorhandene Software- und Fachmodule können kundenspezifisch kombiniert und erweitert werden. So entstehen Lösungen, die vom einzelnen Anwendungsfall bis zur umfassenderen Entscheidungsunterstützung skalierbar sind.
Für welche Branchen und Anwendungsgebiete eignet sich ai-predict?
ai-predict richtet sich an Unternehmen, die komplexe Formulierungen, Materialien und industrielle Prozesse entwickeln, analysieren oder optimieren möchten – insbesondere dort, wo mehrere Eigenschaften und Einflussgrößen gleichzeitig berücksichtigt werden müssen.
Unsere aktuellen Schwerpunkte liegen unter anderem auf Farben, Lacken und Beschichtungen. Ein konkretes Anwendungsbeispiel ist die gemeinsame Optimierung von Farbton und UV-Härtung unter Berücksichtigung relevanter Rezeptur- und Prozessparameter.
Weitere interessante Anwendungsfelder sind beispielsweise Effektfarben, farbige Kunststoffe und andere komplexe Formulierungen der Spezialchemie.
Dank unserer modularen ai-core-Plattform ist der Lösungsansatz nicht auf einzelne Branchen beschränkt. Vorhandene Modelle und Softwarebausteine können angepasst, kombiniert und durch neue Fachmodule erweitert werden.
Entscheidend ist weniger die Branche als die Fragestellung: Überall dort, wo Daten, physikalisch-chemische Zusammenhänge und Expertenwissen zu besseren Entscheidungen beitragen können, bietet unser Ansatz Potenzial.
Was bedeutet ‚Farbe plus‘ und welche Eigenschaften lassen sich gemeinsam optimieren?
Mit „Farbe plus“ verfolgen wir einen Ansatz, der über die klassische Farbtonoptimierung hinausgeht: Farbe wird nicht isoliert betrachtet, sondern gemeinsam mit weiteren Produkteigenschaften, Rezepturparametern und Prozessbedingungen.
Bei Farben, Lacken und Beschichtungen können beispielsweise Farbton, Deckvermögen, Schichtdicke, Härtung, Rohstoffeinsatz und Kosten miteinander in Wechselwirkung stehen. Die Optimierung einer Eigenschaft kann dabei andere Eigenschaften beeinflussen.
Unsere modulare ai-core-Plattform ermöglicht es, solche Zusammenhänge durch die Kombination physikalisch-chemischer Modelle, Messdaten und KI zu untersuchen und mehrere Zielgrößen gemeinsam zu bewerten.
Ein konkretes Anwendungsbeispiel ist die gekoppelte Optimierung von Farbton und UV-Härtung. Dabei werden Rezeptur und Prozessbedingungen gemeinsam betrachtet, um technisch zulässige Lösungen und mögliche Zielkonflikte zu erkennen.
Das Ziel ist nicht nur eine möglichst gute Farbübereinstimmung, sondern eine fundierte Entscheidung für die insgesamt geeignetste Formulierung.
Welche Eigenschaften gemeinsam optimiert werden können, hängt von den verfügbaren Daten, geeigneten Modellen und den jeweiligen technischen Anforderungen ab.
Was unterscheidet ai-predict von klassischen KI-Modellen und herkömmlicher Formulierungssoftware?
Klassische KI-Modelle lernen Zusammenhänge aus vorhandenen Daten und können beispielsweise bestimmte Produkteigenschaften vorhersagen. Herkömmliche Formulierungssoftware konzentriert sich häufig auf einzelne Aufgaben wie Farbtonberechnung, Rezepturkorrektur oder Rohstoffauswahl.
ai-predict geht einen entscheidenden Schritt weiter: Unsere modulare ai-core-Plattform verbindet Daten, physikalisch-chemische Modelle, Expertenwissen und KI zu einer umfassenderen Entscheidungsunterstützung.
Mit unserem Ansatz der Deep Knowledge Integration (DKI) nutzen wir bekannte physikalische Zusammenhänge gezielt, anstatt sie ausschließlich aus Daten neu lernen zu müssen. KI ergänzt dieses Wissen insbesondere dort, wo Zusammenhänge oder Modellparameter noch nicht ausreichend bekannt sind.
Ein wesentlicher Unterschied liegt in der Multi-Target-Optimierung: Mehrere Eigenschaften, Zielgrößen und technische Randbedingungen können gemeinsam betrachtet werden. Dabei werden auch Wechselwirkungen, Zielkonflikte und physikalische Grenzen berücksichtigt.
Statt ausschließlich vorherzusagen, was mit einer bestimmten Rezeptur passiert, unterstützt ai-predict die Entscheidung, welche technisch zulässigen Formulierungen die gewünschten Ziele am besten erfüllen.
So entstehen nicht nur Vorhersagen, sondern nachvollziehbare Lösungsräume, Simulationen und konkrete Handlungsempfehlungen, angepasst an die jeweilige Aufgabenstellung.
Welche Softwaremodule sind bereits vorhanden und welche können ergänzt werden?
Unsere modulare ai-core-Plattform bildet die technologische Grundlage für die Analyse, Simulation und Optimierung komplexer Formulierungen und industrieller Prozesse.
Wir verfügen bereits über wiederverwendbare Software- und Modellbausteine, die je nach Anwendungsfall kombiniert, angepasst und erweitert werden können.
Dazu gehören insbesondere:
- Datenmanagement: Import, Aufbereitung, Analyse und Visualisierung unterschiedlicher Datenquellen.
- Physikalisch-chemische Modelle: Unter anderem spektrale Farbmodelle sowie Modelle für ausgewählte Material- und Prozesseigenschaften.
- KI und Statistik: Verfahren zur Modellierung, Parameterschätzung und Eigenschaftsvorhersage.
- Optimierung: Berechnung und Bewertung von Rezeptur- und Prozessalternativen unter Berücksichtigung definierter Ziele und Randbedingungen.
- Entscheidungsunterstützung: Simulationen, Ergebnisvisualisierung und nachvollziehbare Handlungsempfehlungen wie KI optimierte DOE.
Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf Farbmodellen und ihrer Verbindung mit weiteren Eigenschaften, beispielsweise der UV-Härtung.
Je nach Kundenanforderung können bestehende Bausteine individuell konfiguriert und zusätzliche Fachmodule entwickelt werden. Dabei verfolgen wir das Ziel, neue Funktionen möglichst wiederverwendbar in die Plattform zu integrieren.
Ihr Vorteil: Wir bauen auf vorhandenen Technologien auf und erweitern diese gezielt, statt für jede neue Herausforderung eine vollständig neue Softwarelösung entwickeln zu müssen.
Wie funktionieren Simulation, KI-Zwillinge und Entscheidungsunterstützung?
Mit ai-predict können Unternehmen Formulierungen und Prozesse virtuell untersuchen, bevor sie aufwendige Laborversuche oder Produktionsanpassungen durchführen.
Simulationen ermöglichen es, die Auswirkungen veränderter Rezepturen, Rohstoffe oder Prozessparameter auf bestimmte Produkteigenschaften vorherzusagen und unterschiedliche Varianten miteinander zu vergleichen.
Ein KI-Zwilling (AI Twin) bildet ausgewählte Eigenschaften und Zusammenhänge eines realen Produkts oder Prozesses digital ab. Hierfür kombinieren wir physikalisch-chemische Modelle, vorhandene Messdaten, Expertenwissen und geeignete KI-Verfahren. Der virtuelle Zwilling kann damit als Grundlage für Simulationen und Optimierungen dienen.
Die Entscheidungsunterstützung geht darüber hinaus: Statt nur zu berechnen, welche Eigenschaften eine Rezeptur voraussichtlich besitzt, können geeignete Formulierungs- und Prozessalternativen für definierte Zielvorgaben gesucht und bewertet werden.
Dabei lassen sich mehrere Ziele, technische Randbedingungen und mögliche Zielkonflikte berücksichtigen.
Das Ergebnis: Unternehmen können Lösungsalternativen gezielter vergleichen, Entwicklungsentscheidungen fundierter treffen und die Anzahl notwendiger Experimente reduzieren.
Welche Vorhersagen und Optimierungen möglich und wie zuverlässig sie sind, hängt vom jeweiligen Modell, den verfügbaren Daten und dem untersuchten Anwendungsbereich ab.
Welche Daten benötigt ai-predict und was passiert, wenn nur wenige Daten vorhanden sind?
Welche Daten benötigt werden, hängt von der jeweiligen Fragestellung ab. Typische Beispiele sind Rezepturdaten, Rohstoffeigenschaften, Messwerte, Laborergebnisse sowie Informationen zu Produktions- und Prozessbedingungen.
Entscheidend ist nicht allein die Datenmenge, sondern vor allem deren Qualität und Aussagekraft.
Anders als rein datengetriebene KI-Ansätze setzt ai-predict auf die Verbindung von Daten, physikalisch-chemischen Modellen und Expertenwissen. Durch unsere Deep Knowledge Integration (DKI) können bekannte Zusammenhänge direkt in die Modellierung einfließen. Dadurch lässt sich der Bedarf an umfangreichen Trainingsdaten bei geeigneten Anwendungen reduzieren.
Auch bei begrenzten oder unvollständigen Datenbeständen prüfen wir, welche Analysen und Simulationen bereits möglich sind und welche zusätzlichen Messungen den größten Erkenntnisgewinn versprechen.
Unser Ansatz: Wir betrachten zunächst Ihre vorhandenen Daten und Ihre konkrete Herausforderung. Gemeinsam bewerten wir, welche Modelle sinnvoll eingesetzt werden können und ob weitere Daten benötigt werden.
So lässt sich häufig bereits früh erkennen, welcher Lösungsweg technisch und wirtschaftlich vielversprechend ist – ohne zunächst große Datenmengen aufbauen zu müssen.
Wie werden Expertenwissen, physikalisch-chemische Modelle und KI kombiniert?
ai-predict verfolgt einen hybriden Ansatz: Wir verbinden wissenschaftliche Modelle, praktisches Expertenwissen und Künstliche Intelligenz, um komplexe Zusammenhänge möglichst effizient und nachvollziehbar abzubilden.
Diesen Ansatz bezeichnen wir als Deep Knowledge Integration (DKI).
Physikalisch-chemische Modelle beschreiben bekannte Gesetzmäßigkeiten und Zusammenhänge, beispielsweise zwischen Rezepturbestandteilen, Materialeigenschaften und Prozessbedingungen. Das Fachwissen erfahrener Mitarbeiter ergänzt diese Modelle um praktische Erkenntnisse, technische Grenzen und anwendungsspezifische Anforderungen.
KI und statistische Verfahren kommen insbesondere dort zum Einsatz, wo Zusammenhänge noch nicht vollständig bekannt sind, Modellparameter aus Messdaten bestimmt oder zusätzliche Einflussgrößen berücksichtigt werden müssen.
Die Kombination dieser Methoden ermöglicht es, vorhandenes Wissen gezielt zu nutzen, anstatt sämtliche Zusammenhänge ausschließlich aus großen Datenmengen lernen zu müssen.
Ihr Vorteil: Modelle können auch bei begrenzter Datenverfügbarkeit leistungsfähig sein, physikalische Zusammenhänge berücksichtigen und nachvollziehbare Simulationen sowie Optimierungsentscheidungen unterstützen.
Welche Methoden kombiniert werden, richtet sich nach der jeweiligen Fragestellung und den verfügbaren Daten.
Wie zuverlässig und nachvollziehbar sind die Ergebnisse?
De Zuverlässigkeit von Simulationen und KI-Vorhersagen hängt von verschiedenen Faktoren ab, insbesondere von der Qualität der verfügbaren Daten, den eingesetzten Modellen und dem jeweiligen Anwendungsbereich.
ai-predict setzt auf die Kombination von physikalisch-chemischem Wissen und datenbasierten KI-Verfahren. Dadurch können bekannte Gesetzmäßigkeiten berücksichtigt, Ergebnisse auf ihre physikalische Plausibilität geprüft und Zusammenhänge besser verstanden werden.
Ein wichtiger Bestandteil unserer Vorgehensweise ist die Validierung der Modelle anhand vorhandener Messdaten und gezielter Experimente. Dabei untersuchen wir, wie gut Vorhersagen mit realen Ergebnissen übereinstimmen und innerhalb welcher Grenzen die Modelle zuverlässig eingesetzt werden können.
Unser Ziel ist eine möglichst transparente Entscheidungsunterstützung: Relevante Einflussgrößen, Modellannahmen, technische Randbedingungen und mögliche Unsicherheiten sollen erkennbar sein.
Wichtig: Auch leistungsfähige Modelle liefern keine absolute Gewissheit. Neue Rezepturen oder Prozessbedingungen müssen gegebenenfalls experimentell überprüft werden.
Ihr Vorteil: Statt ausschließlich auf Erfahrungswerte oder schwer nachvollziehbare KI-Vorhersagen zu vertrauen, erhalten Sie eine systematische Grundlage, um Lösungsalternativen zu bewerten, Risiken besser einzuschätzen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Kann ai-core in vorhandene Software, Messgeräte und Prozesse integriert werden?
Ja. Unsere modulare ai-core-Plattform ist darauf ausgelegt, vorhandene Datenquellen, Softwarelösungen und industrielle Prozesse in kundenspezifische Anwendungen einzubinden.
Dazu gehören beispielsweise Farbmessgeräte, Labor- und Produktionsdaten, Rezepturdatenbanken sowie bestehende Analyse- und Managementsysteme.
Je nach technischer Infrastruktur können Daten über vorhandene Dateiformate, Datenbankschnittstellen oder geeignete Programmierschnittstellen (APIs) ausgetauscht und verarbeitet werden.
Dabei unterscheiden wir zwischen der Übernahme vorhandener Messdaten und einer direkten Anbindung an Messgeräte oder andere Systeme. Welche Möglichkeiten bestehen, hängt von den verfügbaren Schnittstellen und den jeweiligen Herstellervorgaben ab.
Unser Ziel ist es, bestehende Arbeitsabläufe sinnvoll zu ergänzen, statt bewährte Systeme unnötig zu ersetzen.
Im Rahmen der gemeinsamen Analyse prüfen wir, welche Daten und Systeme bereits vorhanden sind, wie sie angebunden werden können und welche zusätzlichen Funktionen den größten Nutzen bieten.
So kann ai-predict schrittweise in bestehende Entwicklungs-, Labor- und Produktionsprozesse integriert werden.
Für welche Anwendergruppen ist die Software geeignet? Sind Schulungen notwendig?
ai-predict richtet sich an unterschiedliche Anwendergruppen in Forschung, Entwicklung, Labor, Produktion und technischem Management.
Unser Ziel ist es, komplexe KI-Technologie auch ohne spezielle KI- oder Programmierkenntnisse nutzbar zu machen.
Je nach Aufgabenstellung und Anwenderrolle können unterschiedliche Funktionen und Bedienoberflächen bereitgestellt werden:
- Labor und Entwicklung: Rezepturen analysieren, Eigenschaften simulieren und neue Formulierungsvarianten bewerten.
- Forschung und Fachexperten: Modelle untersuchen, Einflussgrößen analysieren und komplexe Optimierungsaufgaben bearbeiten.
- Produktion und Qualitätssicherung: Prozessparameter bewerten, Abweichungen untersuchen und Entscheidungen unterstützen.
- Management und Projektverantwortliche: Ergebnisse, Zielkonflikte und Verbesserungspotenziale übersichtlich beurteilen.
Unsere modulare ai-core-Plattform ermöglicht die Entwicklung anwendungsspezifischer, browserbasierter Benutzeroberflächen, die auf die jeweiligen Anforderungen zugeschnitten werden können.
Ob und in welchem Umfang Schulungen notwendig sind, hängt von der Anwendung und ihrer Komplexität ab. Wir unterstützen Anwender bei der Einführung und vermitteln das erforderliche Verständnis für die eingesetzten Modelle und Ergebnisse.
Unser Anspruch: Die Technologie soll sich an den Aufgaben und Kenntnissen der Anwender orientieren, nicht umgekehrt.
Wie läuft die Zusammenarbeit ab, von der Demo bis zum Pilotprojekt?
Die Zusammenarbeit mit ai-predict beginnt mit einem kostenlosen und unverbindlichen Erstgespräch. Dabei stellen wir Ihnen unsere ai-core-Plattform und vorhandene Softwaremodule vor und lernen Ihre konkreten Herausforderungen kennen.
Unser Ziel ist es, gemeinsam herauszufinden, wie KI, physikalisch-chemische Modelle und vorhandene Daten zur Lösung Ihrer Aufgaben beitragen können.
Der typische Ablauf umfasst fünf Schritte:
- Herausforderung verstehen: Wir besprechen Ihre Fragestellung, Zielgrößen und gewünschten Verbesserungen.
- Daten und Potenziale bewerten: Gemeinsam betrachten wir vorhandene Messdaten, Rezepturen und Prozessinformationen. Bei geeigneten Anwendungsfällen können wir im vereinbarten Rahmen erste Analysen oder einfache Simulationen durchführen.
- Lösungsansatz entwickeln: Wir prüfen, welche vorhandenen Module genutzt werden können und welche Anpassungen oder zusätzlichen Modelle erforderlich sind.
- Pilotprojekt umsetzen: Auf Basis gemeinsam definierter Ziele, Leistungen und Erfolgskriterien entwickeln und validieren wir eine erste anwendungsspezifische Lösung.
- Schrittweise erweitern: Nach erfolgreicher Validierung kann die Lösung in bestehende Prozesse integriert und um weitere Funktionen, Eigenschaften oder Anwendergruppen ergänzt werden.
Ihr Vorteil: Sie lernen zunächst unsere Technologie und die möglichen Lösungswege kennen, bevor Sie über ein weiterführendes Projekt entscheiden.
Die erste Beratung und Potenzialbewertung sind im vereinbarten Rahmen kostenfrei. Umfangreichere Entwicklungen und Pilotprojekte werden individuell abgestimmt und angeboten.
Wie schnell können erste Ergebnisse erzielt werden?
Wie schnell erste Ergebnisse vorliegen, hängt von der konkreten Fragestellung, den verfügbaren Daten und der Komplexität der benötigten Modelle ab.
Ein wesentlicher Vorteil von ai-predict ist unsere modulare ai-core-Plattform: Wir können auf vorhandene Software- und Modellbausteine zurückgreifen und diese gezielt an die jeweiligen Anforderungen anpassen. Dadurch muss nicht jede Lösung vollständig neu entwickelt werden.
Bereits im kostenlosen und unverbindlichen Erstgespräch können wir Ihre Herausforderungen besprechen, vorhandene Daten bewerten und mögliche Lösungswege aufzeigen.
Bei geeigneten Anwendungsfällen lassen sich im Anschluss erste Analysen, Modellierungsansätze oder einfache Simulationen erarbeiten. Umfang und Aufwand stimmen wir gemeinsam ab.
Für weiterführende Pilotprojekte definieren wir einen klaren Leistungsumfang, konkrete Erfolgskriterien und einen realistischen Zeitplan. Dabei prüfen wir schrittweise, wie zuverlässig die Ergebnisse sind und welchen praktischen Nutzen die Lösung bietet.
Unser Ziel: Möglichst früh aussagekräftige Ergebnisse schaffen, technische Risiken begrenzen und den wirtschaftlichen Mehrwert einer Lösung nachweisen, bevor größere Investitionen erfolgen.
Wie werden sensible Daten, Rezepturen und Modelle geschützt?
Rezepturen, Messdaten, Prozessinformationen und unternehmensspezifisches Expertenwissen sind wertvolle und häufig vertrauliche Unternehmensressourcen. Der verantwortungsvolle Umgang mit diesen Daten hat für ai-predict einen hohen Stellenwert.
Unsere modulare ai-core-Plattform ermöglicht es, Datenverarbeitung, Modellierung und Softwareintegration an die technischen und organisatorischen Anforderungen unserer Kunden anzupassen.
Vor Beginn einer Zusammenarbeit klären wir gemeinsam, welche Daten benötigt werden, wie sie verarbeitet und gespeichert werden, wer darauf zugreifen darf und welche Vertraulichkeits- und Datenschutzanforderungen gelten.
Ein besonders wichtiger Punkt ist der Schutz kundenspezifischen Know-hows. Die Nutzung von Daten, Rezepturen und daraus entwickelten Modellen wird entsprechend dem vereinbarten Projektzweck und den vertraglichen Regelungen festgelegt. Eine mögliche Weiterverwendung von Kundendaten für andere Anwendungen oder Kunden muss ausdrücklich geklärt werden.
Auch Anforderungen an Hosting, Zugriffsrechte, IT-Sicherheit und die Einbindung bestehender Unternehmenssysteme berücksichtigen wir bei der Konzeption der jeweiligen Lösung.
Unser Ziel: Sie sollen die Vorteile von KI und datenbasierter Optimierung nutzen können, ohne die Kontrolle über Ihr wertvolles Unternehmenswissen zu verlieren.
Welche Kosten entstehen für Pilotprojekte, Lizenzen und den laufenden Betrieb?
Die Kosten einer ai-predict-Lösung hängen von der konkreten Aufgabenstellung, dem Umfang der benötigten Softwaremodule und den individuellen Anforderungen an Integration und Betrieb ab.
Der Einstieg ist für Sie kostenlos und unverbindlich. In einem ersten Gespräch stellen wir unsere ai-core
-Plattform vor, besprechen Ihre Herausforderungen und bewerten gemeinsam die vorhandene Datenbasis sowie mögliche Lösungsansätze.
Bei geeigneten Fragestellungen können wir im individuell vereinbarten Rahmen auch erste Analysen oder einfache Simulationen untersuchen, um das Potenzial einer Anwendung sichtbar zu machen.
Für weiterführende Pilotprojekte erstellen wir ein transparentes Angebot mit definierten Leistungen, Zielen, Erfolgskriterien und Kosten. Dabei nutzen wir nach Möglichkeit vorhandene Software- und Modellbausteine, um Entwicklungsaufwand und Investitionsrisiken zu begrenzen.
Die Kosten für den anschließenden Einsatz richten sich unter anderem nach den benötigten Funktionen, der Anzahl der Anwender, möglichen Lizenz- oder Nutzungsmodellen sowie den Anforderungen an Hosting, Integration, Wartung und Support.
Unser Ziel ist ein wirtschaftlich sinnvoller Einstieg mit nachweisbarem Mehrwert. Sie können zunächst einen konkreten Anwendungsfall erproben und auf dieser Grundlage entscheiden, ob und in welchem Umfang die Lösung erweitert werden soll.
Unser Motto: Transparent kalkuliert. Schrittweise skalierbar. Ohne Preisschock.
Kann die Software um weitere Funktionen, Anwendungsgebiete und Nutzer erweitert werden?
Ja. Die modulare Architektur unserer ai-core-Plattform ist darauf ausgelegt, mit den Anforderungen unserer Kunden zu wachsen.
Häufig beginnt die Zusammenarbeit mit einer konkreten Fragestellung, beispielsweise der Optimierung einer Rezeptur oder der Simulation bestimmter Produkteigenschaften.
Nach erfolgreicher Validierung kann eine solche Lösung schrittweise erweitert werden, beispielsweise um:
- Weitere Eigenschaften und Zielgrößen: Neben dem Farbton können zusätzliche Materialeigenschaften, Prozessparameter oder wirtschaftliche Kriterien berücksichtigt werden.
- Neue Modelle und Fachmodule: Vorhandene Technologiebausteine können angepasst, kombiniert und durch neu entwickelte Funktionen ergänzt werden.
- Zusätzliche Anwender und Abteilungen: Eine zunächst im Labor eingesetzte Anwendung kann bei entsprechender Eignung auch für Entwicklung, Qualitätssicherung oder Produktion nutzbar gemacht werden.
- Weitere Datenquellen und Systeme: Zusätzliche Messgeräte, Datenbanken oder bestehende Softwarelösungen können über geeignete Schnittstellen integriert werden.
- Neue Anwendungsgebiete: Bewährte Lösungsansätze können als Grundlage für weitere Formulierungs- und Prozessaufgaben dienen.
Welche Erweiterungen möglich sind und welcher Aufwand dafür entsteht, prüfen wir gemeinsam anhand der technischen Anforderungen und vorhandenen Komponenten.
Unser Ziel ist eine langfristig nutzbare Softwarebasis, die sich bedarfsgerecht weiterentwickeln lässt, ohne bei jeder neuen Herausforderung von vorne beginnen zu müssen.
Dabei setzen wir auf klar definierte Entwicklungsschritte, transparente Kosten und einen nachvollziehbaren wirtschaftlichen Nutzen.
Noch Fragen? Lassen Sie uns darüber sprechen.
Sie möchten wissen, wie ai-predict bei Ihrer konkreten Herausforderung helfen kann?
In einem kostenlosen und unverbindlichen Erstgespräch stellen wir Ihnen unsere Plattform vor, besprechen Ihre Anforderungen und werfen auf Wunsch einen ersten Blick auf Ihre Daten und mögliche Lösungsansätze.
Gemeinsam finden wir heraus, was für Sie sinnvoll und machbar ist.
Dr. Mathias Huck
Head of Marketing & Sales
Telefon: +49 170 3281 473
E-Mail: mathias.huck@ai-predict.de