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Yantra AI: Intelligente Plattform optimiert Fertigungsprozesse

Die neue Yantra AI-Plattform setzt neue Maßstäbe für die Industrie 4.0 und bringt Echtzeit‑Tracking, maschinelles Lernen und KI‑gestützte Systeme in die Fertigung. Durch die Kombination modernster Technologien soll die…

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  • Die neue Yantra AI-Plattform setzt neue Maßstäbe für die Industrie 4.0 und bringt Echtzeit‑Tracking, maschinelles Lernen und KI‑gestützte Systeme in die Fertigung.
  • Durch die Kombination modernster Technologien soll die Produktion effizienter, energieoptimierter und wartungsfreundlicher gestaltet werden.
  • Im Fokus der zugrunde liegenden Dissertation steht ein intelligentes Produktionssystem für das Unternehmen XRIT.

Die neue Yantra AI-Plattform setzt neue Maßstäbe für die Industrie 4.0 und bringt Echtzeit‑Tracking, maschinelles Lernen und KI‑gestützte Systeme in die Fertigung. Durch die Kombination modernster Technologien soll die Produktion effizienter, energieoptimierter und wartungsfreundlicher gestaltet werden.

Im Fokus der zugrunde liegenden Dissertation steht ein intelligentes Produktionssystem für das Unternehmen XRIT. Ziel ist es, zentrale Herausforderungen wie Energie‑Management, vorausschauende Wartung und KI‑unterstützte Entscheidungsfindung zu lösen. Dabei werden spezifische ML‑Modelle eingesetzt, die gezielt auf die Bedürfnisse der Fertigung zugeschnitten sind.

Zu den eingesetzten Modellen gehören der Random‑Forest‑Classifier für proaktive Wartungsprognosen und die Isolation‑Forest‑Methode zur Erkennung von Ausreißern. Die Ergebnisse werden in Echtzeit über Streamlit‑Dashboards visualisiert, sodass Bediener sofort auf aktuelle Daten zugreifen und interaktive Analysen durchführen können.

Ein weiteres Highlight ist die Integration eines GPT‑4‑basierten virtuellen Assistenten. Dieser liefert sofortige, kontextbezogene Antworten auf komplexe Fragen und unterstützt die Mitarbeiter bei der Optimierung von Produktionsentscheidungen. Die Tests mit synthetischen Daten zeigen deutliche Verbesserungen in der Arbeitsproduktivität, im Energieverbrauch und in der Planung von Wartungsmaßnahmen.

Für die Zukunft plant das Team, die Plattform auf echte Produktionsdaten zu übertragen und die Echtzeit‑Datenfusion weiter zu verfeinern. Ziel ist es, die Lösung noch skalierbarer zu machen und zusätzliche Optimierungspotenziale zu erschließen.

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