DATA_AI — Intelligenz-Engine
Das KI-Rückgrat der IRIS-Plattform. Machine-Learning-Modelle, RAG-Wissensdatenbanken und ein proprietäres LLM – speziell für die Fertigung entwickelt.
Die meisten Fertigungs-KIs werden nachträglich aufgesetzt – hier ein Dashboard-Widget, dort ein prädiktiver Alarm. DATA_AI ist anders. Es ist die fundamentale Intelligenzschicht, aus der jedes IRIS-Modul schöpft, und schafft eine zentrale Wahrheitsquelle für Daten, Modelle und KI-gestützte Entscheidungen.
Von rohen Sensordatenströmen bis zu produktionsreifen ML-Modellen verwaltet DATA_AI den gesamten Datenlebenszyklus. Es erfasst Daten aus jeder Quelle – Datenbanken, APIs, IoT-Sensoren, Dateien –, transformiert sie über konfigurierbare Pipelines und speichert sie in versionierten Datensätzen, bereit für das Training. Modelle werden über Experimente verfolgt, in einer zentralen Registry registriert und über latenzarme APIs bereitgestellt.
Das Besondere an DATA_AI ist der geschlossene Regelkreis: KI analysiert nicht nur – sie empfiehlt, und diese Empfehlungen werden zu Aufgaben, die Menschen freigeben und ausführen. Neue Ausführungsdaten fließen zurück in die Modelle und machen sie mit jedem Zyklus klüger.
FUNKTIONEN
Full-Stack-KI für die Fertigung
Acht Kernfunktionen, die die gesamte Pipeline von Daten zu Entscheidungen abdecken – von der Erfassung bis zur Inferenz.
ML-Modell-Lebenszyklus
Durchgängige Verwaltung vom Experiment bis zur Produktion. Trainieren, bewerten, versionieren, bereitstellen und überwachen Sie Modelle – alles im IRIS-Ökosystem. A/B-Tests und automatisches Rollback inklusive.
RAG-Wissensdatenbanken
Erfassen Sie Betriebsdokumente, SOPs und Wartungsprotokolle in vektorindizierten Wissensdatenbanken. Retrieval-Augmented Generation liefert Antworten, die in Ihren echten Daten verankert sind – nicht in generischen Trainingsdaten.
LLMind – proprietäres LLM
Das eigene große Sprachmodell von IRIS, feinabgestimmt auf Fertigungsabläufe. LLMind versteht den Produktionskontext, spricht Ihre Fachsprache und läuft on-premise für volle Datenhoheit.
KI-Empfehlungs-Engine
Modulübergreifende Analyse erzeugt umsetzbare Empfehlungen – von der Wartungsplanung bis zu Qualitätsanpassungen. Jeder Vorschlag enthält Konfidenzwerte und menschliche Freigabeschritte.
Vektor-Embeddings & semantische Suche
Verwandeln Sie unstrukturierte Daten in hochdimensionale Vektoren. Die semantische Suche findet relevante Informationen nach Bedeutung statt nach Schlüsselwörtern – und macht implizites Wissen für alle zugänglich.
ML Studio & Experimente
Eine integrierte Experimentierplattform für Data Scientists. Verfolgen Sie Hyperparameter, vergleichen Sie Läufe, visualisieren Sie Kennzahlen und befördern Sie Siegermodelle mit einem Klick in die Registry.
Feature Store & Pipelines
Zentrales Feature-Engineering mit versionierten, wiederverwendbaren Features – online und offline bereitgestellt. ETL/ELT-Pipelines übernehmen Datentransformation, Planung und Fehlerbehebung automatisch.
Training mit synthetischen Daten
Warten Sie nicht jahrelang auf historische Daten. Erzeugen Sie synthetische Trainingsdatensätze aus Digital-Twin-Simulationen und ermöglichen Sie prädiktive Modelle ab dem ersten Einsatztag.
ANWENDUNGSFÄLLE
KI mit messbarem ROI
DATA_AI treibt konkrete Anwendungsfälle an, die Stillstände reduzieren, Fehler verhindern und die Planung optimieren – mit Ergebnissen, die sich in Wochen statt Jahren messen lassen.
Vorausschauende Wartung
ML-Modelle analysieren Sensortelemetrie, Vibrationsmuster und Wartungshistorie, um Anlagenausfälle Tage im Voraus vorherzusagen – und reduzieren ungeplante Stillstände um bis zu 40 %.
Qualitätsvorhersage
Erkennen Sie Fehler, bevor sie das Ende der Linie erreichen. Auf Prozessparametern und Prüfdaten trainierte Modelle markieren gefährdete Chargen in Echtzeit.
Bedarfsprognose
Kombinieren Sie historische Verkäufe, Saisonalität und externe Signale, um den Bedarf mit ML-Präzision zu prognostizieren – direkt eingespeist in APS für optimierte Produktionsplanung.
INTEGRATIONEN
Intelligenz in jedem Modul
DATA_AI ist nicht isoliert – es ist das gemeinsame Gehirn, auf das jedes IRIS-Modul für Vorhersagen, Empfehlungen und Erkenntnisse zugreift.
MES
Produktionstelemetrie speist ML-Modelle und Echtzeit-Dashboards.
QMS
Qualitätsdaten trainieren Vorhersagemodelle und lösen Anomaliealarme aus.
CMMS
Die Wartungshistorie treibt Algorithmen für vorausschauende Wartung an.
WMS
Lagerflussdaten ermöglichen Bedarfs- und Bestandsprognosen.
KPI
KI-Empfehlungen erscheinen direkt in KPI-Dashboards.
APS
Bedarfsprognosen fließen in die Advanced Planning & Scheduling ein.
HSE
Sicherheitsdaten trainieren Modelle zur Risikoprognose und Vorfallvermeidung.
Erschließen Sie die Intelligenz in Ihren Daten
Sehen Sie, wie DATA_AI rohe Betriebsdaten in Vorhersagen, Empfehlungen und autonome Entscheidungen verwandelt.