Wenn Ihr Prozess ein maßgeschneidertes Prognosemodell benötigt.

Wenn Sie oder ein Forschungspartner bereits ein Modell haben, mit der Integration in NAZARE beginnen. Wird ein neues Modell benötigt, Qualitätsprognose, Anomalieerkennung oder Empfehlungen als separates Entwicklungsprojekt mit vereinbarten Bewertungsdaten abgrenzen. Plattformlieferung, Modellentwicklung, Systemintegration und Betriebsunterstützung unterscheiden.

Ingkle konzentriert sich auf die KI-Datenplattform für die Fertigung. NAZARE liefert Grundlagen für Daten und Modellbetrieb; NAVIS nutzt Wissen und Werkzeuge. Spezialisierte ML-Entwicklung ist ein optionales, separat abgegrenztes Projekt.

Vorhandene interne oder Partnermodelle können auf Daten- und Bereitstellungsintegration geprüft werden.

1. Ist die Vorhersage mit einer konkreten Entscheidung verbunden?
2. Gibt es überprüfbare Ergebnisse und repräsentative Fälle?
3. Kann eine verantwortliche Person anhand des Ergebnisses handeln?
4. Kann die Bewertung zeitliche und produktbezogene Unterschiede abdecken?

Mit Aufbereitung oder Erkundung beginnen, wenn Kennzeichnungen oder Beispiele seltener Ereignisse fehlen.

Eingaben, Merkmale, Trennung von Training und Bewertung, Versionen, Inferenzlatenz und Ergebnisspeicherung festlegen. Drift sowie falsche/übersehene Fälle im Betrieb erfassen und Kriterien zur Neubewertung einschließlich Umsetzbarkeit vereinbaren.

Aufbereitung, Modell/Code, Bewertung, Bereitstellung, Übergabe und Instandhaltung trennen. Datenrechte, Modelllieferung/-eigentum und Nachtraining im Vertrag vereinbaren. Anwendungsszenarien garantieren keine Modell- oder Geschäftsergebnisse.