In 5 Schritten zu besseren Formulierungsentscheidungen
Von der ersten Fragestellung bis zur skalierbaren Lösung – praxisnah, nachvollziehbar und auf Ihre Anforderungen zugeschnitten.
Komplexe Formulierungen und industrielle Prozesse erfordern mehr als isolierte Datenanalysen oder einzelne KI-Modelle.
ai-predict verbindet vorhandene Software- und Modellbausteine, physikalisch-chemisches Wissen, Messdaten und KI-gestützte Optimierung zu kundenspezifischen Entscheidungslösungen.
Unsere aktuellen Schwerpunkte liegen unter anderem auf Farben, Lacken und Beschichtungen – insbesondere dort, wo Farbton, weitere Eigenschaften und Prozessbedingungen zusammenwirken.
Unser Vorgehen: Wir beginnen mit einer konkreten Herausforderung, nutzen vorhandene Technologien und entwickeln die Lösung schrittweise weiter. So entsteht schnell ein überprüfbarer Nutzen – mit der Perspektive einer modular erweiterbaren Anwendung.
Schritt 1: Fragestellung und Zielbild klären
Gemeinsam analysieren wir Ihre Ausgangssituation und definieren das gewünschte Ergebnis. Welche Eigenschaften sollen erreicht werden? Welche Zielkonflikte, technischen Grenzen und Prozessbedingungen müssen berücksichtigt werden?
Wir bewerten vorhandene Daten, mögliche Lösungswege und den erwarteten wirtschaftlichen Nutzen. Daraus entsteht ein konkreter erster Anwendungsfall mit klaren Erfolgskriterien.
Ergebnis: Eine abgestimmte Zielsetzung und ein realistischer Fahrplan für den Einstieg.
Schritt 2: Daten und Prozesse systematisch aufbereiten
Wir analysieren Ihre Messdaten, Rezepturen, Rohstoffinformationen und Prozessparameter. Vorhandenes Expertenwissen und physikalisch-chemische Zusammenhänge werden dabei gezielt berücksichtigt.
Unterschiedliche Datenquellen werden zusammengeführt, auf Plausibilität geprüft und für die weitere Modellierung aufbereitet. Dabei erkennen wir auch Datenlücken und mögliche Einflussgrößen, die für belastbare Ergebnisse relevant sind.
Ergebnis: Eine strukturierte und bewertete Datengrundlage für Simulation und Optimierung.
Schritt 3: Lösungsansatz und Modelle definieren
Auf Basis unserer modularen ai-core-Software und vorhandener Technologiebausteine wählen wir die geeigneten Modelle und Optimierungsverfahren aus.
Dazu gehören beispielsweise physikalisch-chemische Farbmodelle, statistische Methoden, KI-Verfahren und kundenspezifische Prozessmodelle. Bestehende Komponenten werden kombiniert, kalibriert und bei Bedarf durch zusätzliche Fachmodule ergänzt.
Unser Deep-Knowledge-Integration-Ansatz (DKI) sorgt dafür, dass Daten, Modelle und Expertenwissen nicht isoliert, sondern im Zusammenhang genutzt werden.
Ergebnis: Ein nachvollziehbarer Modell- und Lösungsansatz für Ihre konkrete Herausforderung.
Schritt 4: Pilotlösung umsetzen und Nutzen prüfen
Wir setzen einen ersten konkreten Anwendungsfall um und prüfen die Ergebnisse anhand geeigneter Daten und, soweit erforderlich, realer Versuche.
Simulationen, Eigenschaftsvorhersagen und Optimierungsverfahren ermöglichen die Bewertung unterschiedlicher Lösungsoptionen. Anwender erhalten nachvollziehbare Ergebnisse sowie Hinweise auf Zielkonflikte und technische Grenzen.
Ergebnis: Eine validierte Grundlage für die Entscheidung über den weiteren Einsatz – einschließlich einer Bewertung des wirtschaftlichen Potenzials.
Schritt 5: Schrittweise ausbauen und skalieren
Nach erfolgreicher Validierung wird die Lösung für den praktischen Einsatz weiterentwickelt und kann schrittweise um zusätzliche Eigenschaften, Datenquellen, Prozesse und Anwendergruppen erweitert werden.
Die modulare Architektur von ai-core bildet dabei die Grundlage, um vorhandene Modelle und Funktionalitäten wiederzuverwenden und neue Fachmodule zu integrieren.
Ergebnis: Eine langfristig ausbaufähige Entscheidungsunterstützung, die mit Ihren Anforderungen wächst.
Lassen Sie uns Ihre Herausforderung gemeinsam angehen.
Sie möchten erfahren, wie ai-predict Ihre Formulierungs- und Prozessentscheidungen unterstützen kann?
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Dr. Mathias Huck
Head of Marketing & Sales
Telefon: +49 170 3281 473
E-Mail: mathias.huck@ai-predict.de