Referenzen

How to

Anomalieerkennung in der Industrie

Von Vibrationssensoren über Akustik bis Computer Vision: So funktioniert Anomalieerkennung in Schweizer Industriebetrieben.

Anomalieerkennung: Drei Arten, drei Szenarien

Punktuelle, kontextuelle und kollektive Anomalien. Überwacht, semi-überwacht, unüberwacht. Verständlich erklärt mit Industriebeispielen.

Anomalieerkennung: Grundlagen und Methoden

Übersicht zur Artikelserie: Was Anomalieerkennung ist, welche Arten es gibt und wie sie in Industrie und Verkehr eingesetzt wird.

Bilderkennung für Qualitätskontrolle

Defekte Teile automatisch auf Bildern erkennen: Wie Computer Vision die Qualitätskontrolle in der Produktion automatisiert.

Data Applications: Datengetriebene Software

Massgeschneiderte Anwendungen für Datenintegration, operative Pipelines und Human-in-the-Loop-Prozesse.

Datenlandkarte erstellen

Wo liegen Ihre Daten, wer nutzt sie, wo fehlen sie? Eine Datenlandkarte schafft Überblick – der erste Schritt zur Datenstrategie.

Datenprojekt starten: Leitfaden Schweiz

Wo anfangen? Wie Ihr erstes Datenprojekt gelingt, ohne im Excel-Chaos oder im Technologie-Dschungel zu landen. Praxis-Leitfaden.

Excel ablösen: Wann Unternehmen umsteigen

Excel-Chaos in Produktion oder Betrieb? Wann eine Ablösung sinnvoll ist, welche Alternativen es gibt und wie der Umstieg gelingt.

How to build a hate speech detection in class

A hands-on interdisciplinary project: Build a hate speech classifier using NLP and machine learning. Step-by-step tutorial.

Manufacturing Data Architecture

Warum Shopfloor-Analytics beim zweiten Use Case scheitert – und wie eine Referenzarchitektur vom Sensor bis zur Entscheidung das verhindert.

Open-Source-Datenarchitektur für Unternehmen

Datenplattform ohne Lizenzkosten: Mit NiFi, Airflow, dbt, Iceberg und Superset bauen Sie eine skalierbare Architektur ohne Vendor Lock-in.

Vom Shopfloor zum Insight

Wie Produktions-, Maschinen- und OT-Daten strukturiert zu entscheidungsfähigen Dashboards werden. Schritt für Schritt.

Was ist Anomalieerkennung?

Anomalieerkennung einfach erklärt: Wie Algorithmen Abweichungen in Daten finden und worauf es bei der Umsetzung ankommt.

Was ist MLOps?

MLOps einfach erklärt: Wie KI-Modelle zuverlässig in Produktion kommen – Lebenszyklus, Reifegrade und typische Stolpersteine.

Was ist RAG (Retrieval Augmented Generation)?

RAG einfach erklärt: Wie Unternehmen eigene Dokumente mit KI durchsuchbar machen – Architektur, Praxis und Stolpersteine.

Was ist ein Vibe Coding Audit?

KI-generierter Code im Unternehmen? Warum Vibe Code ein Risiko ist und wie Audits und Refactoring ihn production-ready machen.

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