Als Experte f\u00fcr industrielle Qualit\u00e4t erweitert Ellistat sein Modul \u201eDATA Analysis\u201c um neue Funktionen im Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz. Neben maschinellem Lernen und Klassifizierung erm\u00f6glicht die Integration neuronaler Netze die Modellierung komplexerer industrieller Verhaltensweisen. Mit dieser Weiterentwicklung der Software setzt Ellistat auf eine anwendungsorientierte, schrittweise und kontrollierte KI.
\nDie Ursachen von Abweichungen zu verstehen und bei den richtigen Parametern anzusetzen, ist nicht mehr nur eine Absicht, sondern mittlerweile ein konkreter Ansatz.<\/p>\n
F\u00fcr Ellistat hat k\u00fcnstliche Intelligenz nur dann einen Wert, wenn sie den Industrieunternehmen tats\u00e4chlich hilft
\nbesser zu produzieren. Und daf\u00fcr muss sie zun\u00e4chst einmal f\u00fcr alle nutzbar sein. Qualit\u00e4t beruht
\nbasiert auf einem einfachen Prinzip: die eigenen Prozesse zu beherrschen, d.\u202fh. die Parameter zu verstehen
\ndie die Produktion beeinflussen \u2013 Temperatur, Werkzeug, Werkstoff, Maschine, Bediener,
\nAnbieter, Einstellung, Umgebung. Die Ermittlung dieser Faktoren erfordert jedoch in der Regel
\nstatistische Kenntnisse, \u00fcber die nicht jeder verf\u00fcgt und die nur wenige Werkst\u00e4tten besitzen
\nhaben Zeit, sich zu mobilisieren.<\/p>\n
Wenn eine Abweichung, ein Fehler oder eine Ver\u00e4nderung auftritt, ist es oft schwierig, die Ursache daf\u00fcr zu ermitteln
\nder Untersuchung: Man geht intuitiv vor, testet einen Parameter nach dem anderen, und die Zeit
\nDie Zeit, die man mit der Suche verbringt, f\u00fchrt zu Ausschuss, Verz\u00f6gerungen und Anpassungen, die eher
\nErfahrung statt Beweise.<\/p>\n
Hier kommt DATA Analysis ins Spiel: Die Software \u00fcbernimmt den komplexen Teil \u2013 die
\nBerechnungen, Modelle, statistische Methoden \u2013 und stellt sie \u00fcber eine Benutzeroberfl\u00e4che dar
\nEinfach. Man muss kein Experte f\u00fcr Data Science sein, um seine Daten zu analysieren und die
\nEinflussfaktoren, die Ursachen von Schwankungen verstehen und Modelle erstellen
\ndie vor Ort genutzt werden k\u00f6nnen. So stehen jedem Analysefunktionen zur Verf\u00fcgung, die bisher
\nnur f\u00fcr Fachleute bestimmt.<\/p>\n
Diese Zug\u00e4nglichkeit bestimmt auch die Zielgruppe der Software. DATA Analysis ist nicht nur f\u00fcr
\nExperten f\u00fcr Statistik oder k\u00fcnstliche Intelligenz: Es richtet sich in erster Linie an diejenigen, die
\nkennen den Prozess \u2013 Techniker aus den Bereichen Verfahrenstechnik, Produktion und Qualit\u00e4tssicherung. Sie sind es, die
\nverf\u00fcgen \u00fcber die Kenntnisse vor Ort, und f\u00fcr sie muss das Tool die Analyse erstellen
\nzug\u00e4nglich.<\/p>\n
Die neuen KI-Funktionen folgen genau dieser Logik: Sie f\u00fcgen
\nLeistung, ohne dabei die Benutzerfreundlichkeit zu beeintr\u00e4chtigen. F\u00fcr einen Laien,
\nDer Ansatz erfolgt weiterhin schrittweise und angeleitet. Bei einem Expertenprofil bietet die Software mehr Funktionen.
\numfassend, mit erweiterten Einstellungsm\u00f6glichkeiten hinsichtlich der Modellstruktur und der Funktionen
\nAktivierung: Er kann ein neuronales Netzwerk konfigurieren, einen Trainingsmodus ausw\u00e4hlen,
\ndie Art und Weise anpassen, wie das Modell aus den Daten lernt, oder Neuronen hinzuf\u00fcgen
\nje nach gew\u00fcnschter Analyseebene. Die gleiche Benutzeroberfl\u00e4che passt sich somit der jeweiligen Ebene an
\njeder einzelne Schritt, von der Schnelldiagnose bis zur detaillierten Modellierung.<\/p>\n
\u00abIndustrielle KI darf nicht nur eine weitere \u201aBlack Box\u2018 in der Werkstatt sein. Sie muss den
\nTeams dabei zu unterst\u00fctzen, zu verstehen, was in ihren Prozessen tats\u00e4chlich vor sich geht. Mit DATA
\nAnalysis: Wir m\u00f6chten den Industrieunternehmen leistungsf\u00e4higere Modelle zur Verf\u00fcgung stellen, aber
\ndie von denjenigen genutzt werden k\u00f6nnen, die sich vor Ort auskennen. So wird KI erst wirklich n\u00fctzlich:
\n\u00bbwenn sie Aufschluss \u00fcber Produktionsentscheidungen gibt\u201c, erkl\u00e4rt Davy Pillet, CEO von Ellistat.<\/p>\n
Die St\u00e4rke von DATA Analysis liegt in der Vielfalt der Methoden, die in einem einzigen Tool vereint sind. Bei der
\nGrunds\u00e4tzlich beantworten die klassischen Statistiken die h\u00e4ufigsten Fragen des Workshops:<\/p>\n
zwei Variablen vergleichen, pr\u00fcfen, ob eine Ver\u00e4nderung einen tats\u00e4chlichen Effekt hat, eine Korrelation messen,
\neine Regression oder einen Versuchsplan erstellen. Diese sind einfach umzusetzen,
\nDiese Methoden sind nach wie vor unverzichtbar und bilden die Grundlage f\u00fcr ein Qualit\u00e4tsmanagement
\nstreng.<\/p>\n
Die neue Version erweitert diese Palette erheblich. DATA Analysis umfasst
\nnun auch Modelle des maschinellen Lernens, neuronale Netze und
\nun\u00fcberwachte Klassifizierung. W\u00e4hrend die klassische Statistik einfache Zusammenh\u00e4nge beschreibt
\nDiese Modelle befassen sich \u2013 unter Ber\u00fccksichtigung einiger Variablen \u2013 mit Ph\u00e4nomenen, bei denen zahlreiche
\nDie Parameter stehen in Wechselwirkung miteinander: Sie ermitteln die Funktion, die die Produktionsbedingungen mit dem
\ndas erzielte Ergebnis und lassen Gruppierungen oder Verhaltensmuster erkennen, die das Auge
\nDer Mensch macht da keinen Unterschied.<\/p>\n
Dem Nutzer steht somit ein umfassendes Spektrum zur Verf\u00fcgung: Er w\u00e4hlt die f\u00fcr ihn geeignete Analyseebene aus,
\nseine Fragestellung \u2013 vom Test mit zwei Variablen bis zum Vorhersagemodell \u2013, ohne dabei jemals den gleichen Rahmen zu verlassen
\nUmwelt. Das Ziel bleibt auf jeder Ebene dasselbe: die Analysezeit zu verk\u00fcrzen,
\ndie Diagnosen zuverl\u00e4ssiger zu gestalten und die Ma\u00dfnahmen auf die richtigen Ansatzpunkte zu konzentrieren.<\/p>\n
DATA Analysis ist Teil der Ellistat Quality Suite, einer vollst\u00e4ndig webbasierten Software-Suite f\u00fcr die
\nIndustriequalit\u00e4t. Das Modul entfaltet seinen vollen Nutzen, wenn es die Daten aus
\nanderer Softwarekomponenten: mit SPC zur statistischen Verfolgung der Entwicklung ihrer
\nProzesse zu steuern und die Produktion in Echtzeit sowie die Eingangskontrolle (IQC) zu \u00fcberwachen, um Lieferanten zu vergleichen,
\ndie Qualit\u00e4t der eingehenden Lieferungen zu analysieren oder die Entwicklung der Lieferantenleistung zu verfolgen
\nfr\u00fcher.<\/p>\n
Diese Komplementarit\u00e4t verleiht der gesamten Qualit\u00e4tssuite Koh\u00e4renz: Erfassen
\ndie Daten erfassen, \u00fcberwachen, analysieren und dann auf der Grundlage von Fakten Entscheidungen treffen.<\/p>\n
Mit dieser Weiterentwicklung von DATA Analysis setzt Ellistat auf einen pragmatischen Ansatz bei
\nK\u00fcnstliche Intelligenz. Keine Versprechungen \u00fcber autonome Fabriken. Keine realit\u00e4tsfernen Reden
\nder Produktionsrealit\u00e4ten. KI muss sich auf zuverl\u00e4ssige Daten und Prozesse st\u00fctzen,
\nverst\u00e4ndlich und mit messbaren Zielen.<\/p>\n
Ellistat setzt auf eine KI, die Industrieunternehmen dabei unterst\u00fctzt, besser zu analysieren, besser zu verstehen und
\nihre Prozesse besser zu steuern.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Ellistat fait \u00e9voluer DATA Analysis avec l’IA pour mieux ma\u00eetriser les proc\u00e9d\u00e9s industriels Expert de la qualit\u00e9 industrielle, Ellistat enrichit son module DATA Analysis de nouvelles capacit\u00e9s d’intelligence artificielle. \u00c0 c\u00f4t\u00e9 du machinelearning et de la classification, l’int\u00e9gration de r\u00e9seaux de neurones permet demod\u00e9liser des comportements industriels plus complexes. Avec cette \u00e9volution du logiciel, Ellistat […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":4421,"comment_status":"","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[7],"tags":[],"class_list":["post-4422","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-analysis"],"acf":[],"yoast_head":"\n