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Branche
IT
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Stammdaten

Dieses Firmenprofil ist ein Suchergebnis von implisense.com

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Produkte und Services

Größe (Umsatz & Mitarbeiter)

Kleines Unternehmen

Bilanzsumme

265,1 Tsd. €

Unternehmensgegenstand

Gegenstand des Unternehmens ist (a) die Aufbereitung von Softwarelösungen zur Analyse von strukturierten und unstrukturierten Daten aus industriellen Produktionsabläufen durch Nutzung innovativer prozessintegrierter Sensorik und künstlicher Intelligenz zur Vorhersage von Prozessveränderungen und Qualitätsoptimierungen in Echtzeit; (b) die Erstellung von Modellen und Konzepten zur Analyse von Produktionssystemen hinsichtlich Zustand, optimierter Steuerungsparameter und Vorhersage von optimalen Betriebspunkten; (c) die Entwicklung von Lösungen zur Aufnahme, Speicherung und Verfügbarmachung von Sensordaten in der modernen digitalen Produktionsumgebung; (d) die Entwicklung von Konzepten zur Kommunikation mit und zwischen Systemen, wie PLM, ERP, CRM, CAD, CAE, CAM, MES, CAQ, SPC etc., die u.a. Qualitätsinformationen beinhalten; und (e) die Visualisierung von Qualitätsstatistik in Form von z.B. Dashboards oder die Erstellung von aufgabenbezogenen Reports und deren Verteilung; jeweils einschließlich damit zusammenhängender Tätigkeiten, insbesondere damit zusammenhängender Forschung, sowie der Vermarktung von entwickelten Lösungen etc., insbesondere durch entgeltliche Beratungs- und sonstige Aufträge für Dritte. Die Gesellschaft kann alle Geschäfte betreiben, die dem Gesellschaftszweck unmittelbar oder mittelbar zu dienen geeignet sind. Die Gesellschaft kann Zweigniederlassungen errichten. Sie kann gleichartige oder ähnliche Unternehmungen erwerben, sich an solchen beteiligen, deren Vertretung aufnehmen und Kooperationen aufbauen.

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Kontakte

  • Markus Ohlenforst
  • Martin Peterek

Chronik

Abschluss des Förderprojektes "Verbundprojekt: System zur adaptiven Photonischen OberflächenTestung mit lernfähiger Bildauswertung in Kombination mit einem Reinigungssystem (SysPOT) - Teilvorhaben: Auto-ML Ansatz zur automatisierten Steuerung und optimierten Regelung des Reinigungsprozesses" (BMBF 13N15476)

Abschluss des Förderprojektes "Verbundprojekt: Nutzung von Deep Learning Methoden in den Bereichen der Signal- u.Bildverarbeitung in einem eingebetteten KI-System z. Echtzeit-Qualitätsüberwachung v.Schweißverbindungen mittels prozessintegrierter, zerstörungsfreier Ultraschallsensorik in der Automobilproduktion. Teilvorhaben: Leitung, Design" (BMBF 01DM21004B)

Abschluss des Förderprojektes "Verbundprojekt: Automation of Network edge Infrastructure & Applications with aRtificiAl intelligence - AI-NET-ANIARA -, Teilvorhaben: Entwicklung von Machine Learning Training und Operation Services in 5G Edge Cloud Infrastrukturen" (BMBF 16KIS1277)

Beginn des Förderprojektes "QUGAPP - Predictive Quality Gates und Nachhaltigkeitsbewertung in der Batteriezellfertigung sowie der Modul- und Packmontage" (BMBF 03XP0538A)

Abschluss des Förderprojektes "Verbundprojekt KI-Erosion: Einsatz von Methoden der Künstlichen Intelligenz zur datenbasierten Bewertung des Drahtfunkenerosionsprozesses" (BMBF 01IS20096A)

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