q.
← Zurück
DUDE

DUDE

Ich habe das DUDE-Projekt abgeschlossen, das für "Detect Uncommon Data Events" steht. Diese App identifiziert Anomalien in Qualitätsdaten von Fertigungsprozessen und unterstützt bei der Qualitätskontrolle und Prozessoptimierung.

Projektinformationen

Nur vor Ort verfügbar

Kunde

ThyssenKrupp Presta AG

Status

Abgeschlossen

Leistungskennzahlen

Genauigkeit der Anomalieerkennung

95%

Reaktionszeit der Echtzeit-Überwachung

<100ms

Steigerung der betrieblichen Effizienz

20%

Verbesserung der Produktqualität

15%

Projektbeschreibung

DUDE (Detect Uncommon Data Events) ist eine fortschrittliche Anwendung für die Fertigungsqualitätskontrolle. Sie identifiziert schnell Anomalien in Echtzeit-Prozessqualitätsdaten, verbessert die Qualitätskontrolle und die betriebliche Effizienz. Mit DUDE werden Fertigungsprozesse optimiert und die Produktkonsistenz verbessert, was hochwertige, zuverlässige Endprodukte gewährleistet.

Technologie-Stack

Data Science & KI

PythonPandasNumPyScikit-learnTensorFlow

Backend & Datenbank

FastAPIPostgreSQLRedisSQLAlchemy

Frontend

ReactTypeScriptChart.jsTailwind CSS

Infrastruktur

DockerAzureCI/CD Pipelines

Fähigkeiten & Kompetenzen

Maschinelles Lernen

  • Anomaly Detection
  • Time Series Analysis
  • Statistical Modeling
  • Feature Engineering

Fertigungsexzellenz

  • Quality Control Systems
  • Process Optimization
  • Real-time Monitoring
  • Industrial IoT

Data Engineering

  • ETL Pipelines
  • Data Validation
  • Performance Tuning
  • Database Design

Hauptfunktionen

Verbesserte Qualitätskontrolle

DUDE ermöglicht die präzise Identifizierung von Anomalien in Fertigungsdaten und gewährleistet ein höheres Maß an Qualitätskontrolle, indem Unregelmäßigkeiten in Echtzeit erkannt werden.

Prozessoptimierung

Die Anwendung trägt zur Prozessoptimierung bei, indem sie Einblicke in Datenvariationen liefert, was hilft, Fertigungsabläufe zu optimieren und die Effizienz zu steigern.

Verbesserte Produktkonsistenz

Mit DUDE wird die Produktkonsistenz gestärkt, da es hilft, einheitliche Qualitätsstandards in den Fertigungsprozessen aufrechtzuerhalten, was zu zuverlässigeren und qualitativ hochwertigeren Endprodukten führt.

Herausforderungen

Echtzeit-Anomalieerkennung

Entwicklung von Algorithmen, die subtile Anomalien in Fertigungsdatenströmen innerhalb von 100ms erkennen können, während gleichzeitig hohe Genauigkeit und niedrige Falsch-Positiv-Raten beibehalten werden.

Integration in Industriesysteme

Nahtlose Integration des Systems in die bestehende Fertigungsinfrastruktur bei gleichzeitiger Gewährleistung von null Ausfallzeiten und Einhaltung strenger Sicherheitsanforderungen.

Learnings

Domänenspezifische ML-Modelle

Gelernt, Machine-Learning-Modelle speziell für Fertigungsumgebungen zu entwickeln, und die einzigartigen Herausforderungen industrieller Datenmuster und Qualitätsanforderungen verstanden.

Hochperformante Datenverarbeitung

Techniken zur Verarbeitung großer Mengen von Sensordaten in Echtzeit gemeistert und Sub-100ms Antwortzeiten durch optimierte Algorithmen und effiziente Datenstrukturen erreicht.

Interesse an Zusammenarbeit?
Lass uns in Kontakt treten!

Interesse an meinen Fähigkeiten? Hinterlasse deine E-Mail und ich melde mich bei dir.