KI, die Ihre Daten versteht, das Modell trainiert und handelt — mit Agent AI
Predictor analysiert Ihre Rohdaten mit einem spezialisierten AI Agent, bereinigt und bereitet sie auf und generiert neue Features — wobei die statistisch relevantesten und informationsreichsten Merkmale durch einen autonomen Feature Selection Agent ausgewählt werden.
Anschließend trainiert es auf Ihre Ziele abgestimmte Machine-Learning-Modelle und deployt diese mit nur einem Klick in Ihre Edge-Umgebung.
Nach der Bereitstellung agiert Predictor als aktiver Agent: erkennt Anomalien, prognostiziert Ergebnisse und führt in Echtzeit intelligente Aktionen aus.
Dieses Multi-Agent-AI-System lässt sich nahtlos in Ihre OT- und IT-Infrastruktur integrieren und verwandelt Ihre Abläufe in ein selbststeuerndes, KI-gesteuertes System.
Erkennung von Anomalien
Prädiktive Wartung
Prädiktive Qualität
Geschäftsprozesse
Bedarfsprognose
Energieverbrauch
Auftragsmanagement
Fertigungsplanung
Prozess-Optimierung
Analyse
Erweitertes Dashboard
Analyse-Tools
WIE FUNKTIONIERT ES?
So funktioniert Predictor Schritt für Schritt
1
Daten hochladen
2
Vorverarbeitung
Manuell oder mit AI-Agent
3
Merkmalsauswahl & -generierung
Manuell oder mit AI-Agen
4
KI-Modelltraining
Manuell oder mit AI-Agen
5
Modellbereitstellung
Manuell oder mit AI-Agen
6
Echtzeitüberwachung & Autonome Aktionen
Warum ist das wichtig?
Unabhängig davon, ob Sie eine CSV-Datei hochladen oder Daten von Live-Maschinen streamen – saubere und gut strukturierte Daten sind die Grundlage für zuverlässige Vorhersagemodelle.
Saubere, strukturierte Daten für maschinelles Lernen
Predictor nimmt Rohdaten aus verschiedenen Quellen auf, darunter Sensoren, SPSen, CSV-Dateien, Datenbanken, Data Lakes, Data Warehouses und externe APIs. Ein spezieller Vorverarbeitungsagent bereinigt, normalisiert und gleicht die Daten automatisch ab: Er ergänzt fehlende Werte, korrigiert Zeitabweichungen, entfernt Ausreißer und strukturiert die Daten für das maschinelle Lernen.
Warum ist das wichtig?
Die Auswahl und Generierung der richtigen Merkmale verbessert die Modellgenauigkeit, verhindert Überanpassung, beschleunigt das Training und verbessert die Erklärbarkeit, insbesondere in komplexen industriellen Systemen.
Entdecken Sie, was wichtig ist – und schaffen Sie, was fehlt.
Der Feature Selection Agent analysiert den bereinigten Datensatz, um die Variablen mit der höchsten Vorhersagekraft zu identifizieren. Dabei filtert er anhand statistischer Korrelationen, Domänenrelevanz und Mustererkennung irrelevante oder redundante Eingaben heraus.
Aber damit nicht genug: Der Agent generiert auch neue synthetische Merkmale, indem er vorhandene Variablen kombiniert, transformiert oder aggregiert, um tiefere Einblicke zu gewinnen.Warum ist das wichtig?
Generische Modelle lassen oft die Nuancen industrieller Daten außer Acht. Speziell entwickelte ML-Modelle bieten eine höhere Genauigkeit, schnellere Schlussfolgerungen und eine bessere Abstimmung auf reale KPIs.
Speziell entwickelte Modelle für maschinelles Lernen automatisch trainieren
Der Modeling Agent trainiert KI-Modelle, die auf Ihre spezifischen betrieblichen Ziele zugeschnitten sind – ganz gleich, ob Sie den Energieverbrauch prognostizieren, Geräteausfälle vorhersagen oder Zykluszeiten optimieren möchten.
Er wählt automatisch die beste Methode (Regression, Klassifizierung, Clustering, Prognose) und das beste Modell (RNNs, Transformers, CNNs, traditionelles ML) aus, optimiert Hyperparameter und validiert die Leistung durch Kreuzvalidierung.
Warum ist das wichtig?
Cloud-basierte Vorhersagen sind für den industriellen Einsatz oft zu langsam oder unzuverlässig. Die Edge-Bereitstellung bietet KI mit geringer Latenz und hoher Verfügbarkeit dort, wo Ihre Abläufe stattfinden.
Maschinelle Lernmodelle mit einem Klick auf Edge-Geräte bereitstellen
Sobald ein Modell trainiert ist, konvertiert der Deployment Agent es automatisch in ein optimiertes Laufzeitformat, das mit Ihrer Edge-Umgebung kompatibel ist. Mit einem einzigen Klick können Sie das Modell auf Industrie-PCs, IoT-Gateways oder andere Edge-KI-Hardware bereitstellen – ohne einen einzigen Zeile Code zu schreiben.
Predictor gewährleistet eine nahtlose Kommunikation mit Ihrer Infrastruktur vor Ort und ermöglicht so Echtzeit-Inferenzen direkt in Ihrer Fertigung.
Warum ist das wichtig?
Echtzeitreaktionen verhindern Schäden, reduzieren Ausfallzeiten und verbessern die Prozessstabilität – ganz ohne menschliches Zutun.
Überwachen, entscheiden und handeln – in Echtzeit.
Nach der Bereitstellung überwacht Predictor kontinuierlich Ihre Produktionsdaten, erkennt Anomalien und ergreift bei Bedarf selbstständig Maßnahmen, ohne dass ein manueller Eingriff erforderlich ist.
Was macht es?
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Kontinuierliche Analyse von Live-Betriebssignalen (Temperatur, Energie, Vibration usw.)
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Identifizierung von Abweichungen und Vorhersage potenzieller Ausfälle
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Versendung von Echtzeit-Warnmeldungen über:
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E-Mail
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Dashboards
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OT-Protokolle (Modbus, MQTT, OPC-UA)
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Ausführung regelbasierter oder ML-gesteuerter Aktionen:
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Stoppen oder Pausieren von Maschinen
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Aktivieren von Backup- oder Kühlsystemen
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Anpassen des Produktionsflusses
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Senden von Anweisungen an SPSen oder Edge-Controller
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BENUTZEROBERFLÄCHE
ALLES, WAS SIE BRAUCHEN
Alle wesentlichen Tools für Analyse und Prognose
Dashboard
Die Predictor-Dashboard bietet Ihnen einen intuitiven Echtzeit-Überblick über Ihre Daten und Analysen. Visualisieren Sie wichtige Kennzahlen und Erkenntnisse auf einen Blick, erkennen Sie Anomalien und verfolgen Sie Nachfrageprognosen. Dank der anpassbaren Benutzeroberfläche haben Sie alle wichtigen Informationen immer griffbereit.
Eingebaute IoT-Geräte-Konnektoren
Predictor kann mit Geräten kommunizieren, die die Protokolle Siemens S7, Modbus TCP und MQTT verwenden.
Datenaufbereitung und Analyse-Tool
Bereiten Sie Ihre Daten auf der Seite Datenvorbereitung und -analyse vor und analysieren Sie sie schnell. Bereinigen, erweitern und optimieren Sie Ihre Datensätze, um die höchste Genauigkeit für Ihre KI-Modelle zu gewährleisten. Nutzen Sie fortschrittliche Analysetools, um Muster und Trends aufzudecken und Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln.
Eingebaute IT-System-Konnektoren
Predictor lässt sich schnell und einfach in ERP-, MES-, QMS- und ähnliche IT-Systeme integrieren.
Werkzeug für Schulung und Prüfung
Mit dem Training & Testing Tool in Predictor können Sie KI-Modelle mit No-Code erstellen, trainieren und testen. In der Testphase können Sie Parameter festlegen, trainierte Modelle testen und die Modellleistung validieren. Stellen Sie sicher, dass Ihre Modelle vor der Bereitstellung genau und zuverlässig sind.
Einsatz-Tool
Setzen Sie trainierte Modelle schnell und einfach ein. Übertragen Sie KI-Modelle mit einem einzigen Klick in Ihre Herstellungsumgebung und nutzen Sie sie sofort.
MERKMALE & DETAILS
IHR INTELLIGENTER ASSISTENT