Implementierung einer Echtzeit-Anomalieerkennung für produktionsspezifische Prozessschritte unterschiedlicher Bautypen auf Basis hochfrequenter SPS-Daten

Aufbereitung hochfrequenter SPS-Daten in kompakte und aussagekräftige Darstellungen (Feature Engineering)

Training, Evaluation und Deployment eines Autoencoder-Modells mit PyTorch

Durchführung vielfältiger Projekte in den Bereichen Data Science, Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision und Anomalieerkennung

Beratung und technische Umsetzung von KI-Lösungen für Kund*innen aus der Automobilbranche, Telekommunikation, Fertigung, Logistik, Finanzwirtschaft und weiteren Industrien

Entwicklung, Training und Deployment von ML-/DL-Modellen, Aufbau von Datenpipelines, Feature Engineering und Modellintegration

Einsatz aktueller Frameworks (u.?a. PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, OpenCV) sowie Containerisierung mit Docker und Kubernetes

Predictive Maintenance & Prozess-Qualität einer Blechpresse

Konzeption und Implementierung von Datenpipelines auf Basis von SPS-Daten und hochfrequenten Messwerten (1000 Hz)

Feature Engineering zur Modellvorbereitung

Training, Evaluierung und Deployment eines KI-basierten Anomalie-Erkennungsmodells auf Basis von Autoencodern

Implementierung von Explainable AI zur Erklärbarkeit der erkannten Anomalien

Implementierung von KI-basierten OCR-Prozessen zum Auslesen von Zulassungsbescheinigungen und Certificate of Compliance Dokumenten

Konzeption und Implementierung zweier OCR-Pipelines zur automatisierten Extraktion und Validierung heterogener Fahrzeugdokumente

Test und Finetuning verschiedener OCR-Modelle zur Verbesserung der Erkennungsqualität

Transformation und Absicherung der OCR-Ergebnisse durch Sicherheitsprüfungen zur robusten Identifikation relevanter Textelemente

Implementierung einer KI-basierten Astlocherkennung zur Qualitätssicherung und Ausschussvermeidung auf Basis von Computer Vision

Konzeption des Kamera- und Messaufbaus sowie des KI-Prozesses zur Erkennung von Astlöchern

Konzeption und Implementierung eines Prozesses zur Generierung von gelabelten Trainingsdaten

Training eines Segmentierungsnetzwerks zur präzisen Erkennung problematischer Regionen in Holzpaletten

Evaluierung der Modell-Ergebnisse

Konzeption und Implementierung eines Deployment-Prozesses zur kontinuierlichen Prozessüberwachung

Einsatz von Computer-Vision-gestützter KI zur Analyse von Infrarotbildern (Thermografie) zur Erkennung von Schweißnahtfehlern im Rahmen der automatisierten Qualitätssicherung

Konzeption und Implementierung der Datenaufbereitung von Infrarotbildern

Entwicklung algorithmischer Lösungen zur Identifikation fehlerhafter oder unregelmäßiger Schweißnähte mittels statistischer und KI-basierter Verfahren

Entwicklung und Implementierung einer KI-basierten Lösung zur automatisierten Ermittlung von Zykluszeiten aus SPS-Daten

Konzeption der Datenaufbereitungspipelines

Algorithmen-gestützte Ermittlung der Taktzeit und Identifikation des taktzeit-gebenden SPS-Signals

Entwicklung einer KI-basierten Direktmarketing-Plattform zur Berechnung von Produktaffinitäten, Next Best Offers und Kündiger-Prognosen

Design und Implementierung einer Data Engineering Pipeline zur Verarbeitung großvolumiger Transaktionsdaten

Entwicklung von KI-Modellen zur Prognose von Kundenpräferenzen

Durchführung von Kundensegmentierungsanalysen mit Clustering-Algorithmen

Einsatz von Record-Linkage-Methoden zur Verbesserung der Datenbasis

Entwicklung eines automatisierten Deployment-Prozesses für Embedded-AI-Modelle auf Microcontrollern in Hochvoltheizgeräten

Konzeption und Training eines KI-basierten Anomalie-Erkennungs-Modells zur Detektion von Überhitzungsmustern

Transformation eines Python-basierten KI-Modells in C-Code zur Ausführung auf ressourcenbegrenzter Hardware

Design und Entwicklung einer robusten Deployment-Pipeline für das Modell

Entwicklung eines KI-basierten Kampagnenoptimierungsprozesses unter Verwendung von Machine Learning und Operations Research

Konzeption und Implementierung der Datenaufbereitungsprozesse

Definition eines Optimierungssystems mit Zielfunktion und multi-hierarchischen Nebenbedingungen

Entwicklung, Test und Rollout des Optimierungsprozesses

Definition und Implementierung der Übergabeschnittstellen

Entwicklung eines KI-basierten Forecasting- und Planung-Moduls zur Absatzprognose von Fahrzeugen

Konzeption und Datenaufbereitung

Feature Engineering zur Modellentwicklung

Training verschiedener Forecasting-Modelle

Integration der Modelle in den Planungsprozess (Top-Down- und Bottom-Up)

Evaluierung der Forecasting-Ergebnisse

Forschung und Umsetzung radarbasierter Sensorik-Methoden für autonomes Fahren

Auswertung großer Mengen an gesammelter Sensordaten

Kombinierung verschiedener Ansätze für KI-basierte Algorithmen

Automatisierte Erkennung, Gewichtung und Analyse von heterogenen Meldungen zu IT-Security-Schwachstellen

KI-gestützte Extraktion sicherheitsrelevanter Informationen aus unstrukturierten Quellen

Abgleich extrahierter Inhalte mit den im Bankhaus eingesetzten Systemen

Überführung der Ergebnisse in ein zentrales Dashboard zur Risikoanalyse

Entwicklung von Echtzeit-Alerts zur schnellen Reaktion auf sicherheitskritische Vorfälle