WEISSBUCH
Die Bedeutung der Datenqualität für die Anwendung von KI in der Industrie
Dieses Weißbuch untersucht die Bedeutung der Datenqualität und wie sie die Anwendung von KI in der Industrie beeinflusst, anhand konkreter Anwendungsfälle.
Die Herausforderungen der Datenqualität in der Industrie
KI kann Daten nur dann effektiv nutzen, wenn diese von hoher Qualität, gut strukturiert und bereinigt sind. Dieses Weißbuch beleuchtet die Herausforderungen bei der Erfassung, Verwaltung und Nutzung von Daten in der Industrie. Erfahren Sie, wie Sie häufige Fehler vermeiden und Prozesse optimieren können, um die Genauigkeit von Analysen und Vorhersagen zu gewährleisten.
Die 3 Anwendungsfälle:
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Vorhersage des Fertigungsprozesses im Stanzverfahren: Erfahren Sie, wie KI Herstellern hilft, Produktionskosten genauer vorherzusagen und die Rentabilität ab den frühen Entwurfsphasen zu verbessern, indem Herausforderungen wie fehlende oder fehlerhafte Daten überwunden werden
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3D-Teilerkennung: Erfahren Sie, wie KI zur Identifizierung ähnlicher 3D-Teile eingesetzt werden kann und wie dies den Fertigungsprozess optimiert, indem Herausforderungen im Zusammenhang mit 3D-Dateiformaten und Datenkennzeichnung gemeistert werden.
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Technische Datenextraktion aus Excel-Dateien: Entdecken Sie, wie KI die Extraktion relevanter Daten aus komplexen Excel-Dateien vereinfacht und wie dies die Leistung industrieller Teams verbessert.
Warum dieses Weißbuch herunterladen?
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Verstehen der Herausforderungen: Identifizieren Sie die häufigsten Hindernisse für die Datenqualität in KI-Projekten.
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Beschleunigung der KI-Einführung: Erfahren Sie, wie Sie Ihre Daten optimieren können, um genauere und zuverlässigere KI-Ergebnisse zu erzielen.
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Wettbewerbsfähigkeit steigern: Entdecken Sie, wie Sie datenspezifische Herausforderungen überwinden und den Return on Investment (ROI) von KI-Projekten in der Industrie maximieren können.