BI
152 Inhalte
Entdecken Sie unser Archiv zu tiefgehenden Inhalte zum Thema BI.
Um langfristig den Ressourcenverbrauch in Waschstraßen zu optimieren, hat die Technologieberatung Positive Thinking Company (PTC) in Kooperation mit einem Mittelständler aus der Chemie- und Reinigungsbranche ein Vorprojekt durchgeführt. In enger Zusammenarbeit wurde ein Modell der Künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt, das die Verschmutzungsart auf Fahrzeugoberflächen erkennt und klassifiziert. ..
BI
AI
Softwarearchitektur
Anwendungssoftware
Eine Open-Source-Plattform für Computer-Vision-Anwendungen
Obwohl verschiedene Computer-Vision-Anwendungen völlig unterschiedliche fachliche Fragestellungen beantworten, sind die Herausforderungen in Hinblick auf Infrastruktur und Methodik zumeist sehr ähnlich. Die Wahl der passenden Plattform kann durch das richtige Toolkit und standardisierte Prozessschritte dafür sorgen, dass die sich daraus ergebenden Synergien projektübergreifend nutzbar sind. Im Fol..
Qualitätskontrolle ist in der industriellen Produktion sehr wichtig. Damit die Produktivität und das Produktionstempo nicht durch visuelle Inspektionen verringert werden, kommen Machine-Vision-Systeme zum Einsatz. Jedoch sind bei komplexen Entscheidungsprozessen in der Qualitätssicherung und anspruchsvollen Klassifizierungen die herkömmlichen Machine-Vision-Methoden nicht einsetzbar. Eine Kontroll..
BI
Big Data
Interviews
„Wer am besten das Potenzial der Daten ausschöpfen kann, hat die Nase vorn und gewinnt das Rennen“
BI-Spektrum sprach mit Nate Spohn, Vice President EMEA von Fivetran, einem auf automatisierte Data Pipelines spezialisierten Anbieter, über die Entwicklungen im Datenintegrationsmarkt und die Idealvorstellung eines „Modern Data Stack“.
Im Big-Data-Zeitalter generieren unzählige digitale Prozesse Informationen, die mit Hilfe von Advanced Analytics die Entstehung innovativer, datengetriebener Geschäftsmodelle ermöglichen. Basis hierfür sind Big-Data-Plattformen, die in Koexistenz – und zu oft auch in Konkurrenz – zu etablierten Business-Intelligence-Anwendungen arbeiten. Der Versuch, die beschränkten, aber zuverlässigen traditione..