Prognose-Modelle IND B4

Robuste KI-Architekturen und Praxismethoden zur zuverlässigen Vorhersage in industriellen Prozessen.

Modellarchitektur & Ansatz

IND B4 kombiniert zeitserielle Modelle (Transformer/LSTM) mit Feature-Engineering und Unsicherheitsabschätzungen. Geeignet für Zeitreihen, Ausfallvorhersage und Kapazitätsplanung.

Datengrundlage & Vorbereitung

Hochwertige Daten mit zeitlicher Auflösung, Anreicherung durch Sensordaten, Label-Management und Outlier-Handling sind entscheidend für IND B4.

Synchronisation von Sensor-Streams
Imputation & Rolling-Features
Kalibrierung von Messfehlern

Evaluation & Metriken

IND B4 wird mit MAPE, RMSE und Kalibrierungstests bewertet. Zusätzlich Uncertainty-Estimation für Business-entscheidungen.

Kriterium	Beschreibung	Ziel
MAPE	Mittlerer absoluter Prozentfehler	<5%
RMSE	Robustheit gegenüber Ausreißern	Minimieren
Kalibrierung	Übereinstimmung Wahrscheinlichkeiten	Gut kalibriert

Praxisbeispiele

Erfolgreiche Einsätze in Fertigung, Energie und Logistik: Verringerte Ausfallzeiten, optimierte Lagerhaltung und präzisere Produktionsplanung.

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Toolchain & Deployment

IND B4 wird mit containerisierten Modellen, CI/CD für ML und Monitoring in Produktion betrieben. Edge-fähige Varianten für geringe Latenz möglich.

Training: PyTorch, TensorFlow
Pipeline: Kubeflow, Airflow
Deployment: Docker, K8s, ONNX

Häufige Fragen (FAQ)

Für zeitserielle industrielle Vorhersagen, frühzeitige Fehlererkennung und Kapazitätsprognosen.

Je nach Problem: von einigen Wochen hochfrequenter Sensoren bis zu mehreren Jahren aggregierter Produktionsdaten.

Proof-of-Concept in 4–8 Wochen, Produktionsrollout abhängig von Infrastruktur und Integrationsumfang.

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