Sensordaten lernen den Normalzustand; die KI meldet das Lager, das anders klingt, bevor es steht. Für Fertigungen, in denen ein einziger Ausfall die ganze Linie stillstehen lässt.
8.100 € MVP-Festpreis
Vollausbau ab 109.000 € — Richtwert. Der MVP-Preis ist fest, der Vollausbau eine Ab-Größe. Der MVP-Festpreis ist ein Kennenlernpreis: Er liegt bewusst unter dem, was die Stunden dieses Plans kosten.
Technik: KI-Anteil 9 · Echtzeit 10 · Schnittstellen 8 · Datenmenge 10 · Mobil 2 · Cloud 3
Ein niedriger Wert heißt: hier liegt der Schwerpunkt nicht. Er heißt nicht „schlecht“. Sicherheit, Wartbarkeit, Verfügbarkeit, Übergabe und Termintreue stehen auf keiner dieser Skalen — die sind bei jedem unserer Vorhaben gleich. Deshalb ist das Gerüst bei jedem Siegel dasselbe.
Ein interner Prototyp soll aus Sensordaten den Normalzustand von Lagern lernen und akustische Anomalien vor dem Ausfall melden.
Ein Sensor/Lager wird kontinuierlich überwacht, das Modell lernt dessen Normalzustand und meldet Abweichungen über eine einfache Oberfläche.
Aufwands-Meter — 100 heißt maximaler Aufwand und maximaler Preis, keine Note.
KI-gestützte Anomalieerkennung mit Echtzeitdaten und ungeklärter Datenlage bedeutet hohen Aufwand schon für den Prototyp
Vollausbau ab 109.000 € · indikativ bis 141.500 € · 7 Wochen · Team aus 3
Ziel Ein lauffähiger interner Prototyp erkennt akustische Abweichungen an einem Lager und meldet diese vor einem möglichen Ausfall.
Lösungsweg Sensordaten werden per Schnittstelle erfasst, in SQL Server gespeichert, ein KI-Modell lernt daraus den Normalzustand und meldet Abweichungen in Echtzeit über eine Weboberfläche.
Hier antwortet zuerst eine KI. Täglich von 14 bis 20 Uhr kann ein Mensch übernehmen.
Unverbindliche Auskunft, kein Angebot im Rechtssinne. Datenschutz
