Dienst­leistungen

Potenzial­­analyse

Workshop zur Potenzial­analyse für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Ihrem Unternehmen

KI-Beratung

Branchen­spezifische KI-Beratung für die Implementierung von Künstlicher Intelligenz in Ihren Unternehmens­prozessen

Software­­entwicklung

Unternehmens­individuelle Softwareentwicklung mit maschinellen Lernalgorithmen

Schulungen

Maßgeschneiderte Schulungen von Deep Learning Frameworks

Software­­entwicklung

Unternehmens­individuelle Softwareentwicklung mit maschinellen Lernalgorithmen

Schulungen

Maßgeschneiderte Schulungen von Deep Learning Frameworks

Forschung

CompanyMind ist ein assoziierter Projektpartner im Verbundprojekt REIF
(Resource-efficient, Economic and Intelligent Foodchain).
Zielsetzung des Forschungs­projektes REIF ist es, die Lebensmittel­verschwendung mittels Künstlicher Intelligenz in der Lebens­mittel­branche zu verringern.
CompanyMind wird zusammen mit 18 weiteren Unternehmens- und Forschungs­partnern sowie 11 assoziierten Projektpartnern die anwendungsnahe Entwicklung und Implementierung von Lern­algorithmen für die Produktions­planung übernehmen.

Innovations­wettbewerb KI

Im Rahmen des Innovationswettbewerbs KI wird REIF durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) innerhalb der Umsetzungsphase von 2020 bis 2023 gefördert.

Mehr dazu

Unser Unternehmen

Wir sind ein Team von Wissen­schaftlern, Wirtschafts­informatikern und KI-Experten, vereint durch die Faszination von den Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz. Unsere Aufgabe ist der nutzen­orientierte Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen verschiedener Branchen, wie z.B. Lebensmittel, Anlagenbau, Produktion und Energie­wirtschaft.

CompanyMind bietet Software- und Beratungs­leistungen für die folgenden Anwendungs­gebiete in Ihrem Unternehmen an:

  • Maschinelle Bilderkennung (Machine Vision) zur Produktionsautomatisierung mit Supervised Learning
  • Absatzprognosen über maschinell gelernte Zeitreihenabhängigkeiten
  • Optimierte Planungsprozesse durch Reinforcement Learning, wie z.B. in der Produktionsplanung, Kapazitätsplanung, Schichtplanung, Fertigungssteuerung
  • Steuerungsalgorithmen für Produktions­anlagen in Echtzeit
  • Vorausschauende Wartung von Anlagen über die Erkennung von Anomalien mit Unsupervised Learning
  • Intelligente Leitstandsteuerung für die Energiewirtschaft und energieintensive Unternehmen
  • Lokale Wetter­prognosen für Energie­anlagen
  • Systemintegration von maschinellen Lernalgorithmen in vorhandene betriebliche Systemlandschaften

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