Für die KSB haben wir eine Webanwendung entwickelt, die große IoT-Datenmengen effizient aufbereitet und durch intuitive Visualisierungen zugänglich macht. Durch die gezielte Analyse und das Labelling der Daten werden datengetriebene Entscheidungen im Support erleichtert und gleichzeitig das Training von Machine Learning-Modellen optimal unterstützt.
- Big Data, Daten-Visualisierung, ML Training
Projekt
Visualisierte Daten, smartere Modelle
Herausforderung
Big Data und Echtzeit-Analyse
KSB stand vor der Herausforderung, massive IoT-Datensätze in Echtzeit zu erfassen und zu aggregieren, um verwertbare Einblicke zu gewinnen. Die Implementierung von Visualisierungen und Machine Learning war entscheidend, um das volle Potenzial dieser Daten auszuschöpfen.
Lösung
Skalierbare Web-App mit Machine Learning
Unsere Lösung umfasste folgende Schwerpunkte:
- Big Data Management
Überwindung der Herausforderungen bei der Echtzeit-Zugänglichkeit und Aggregation großer IoT-Datensätze. - Visualisierung und ML-Integration
Datenvisualisierung und die Integration von Machine Learning ermöglichten dynamisches Feedback und Modelltraining. - Kollaborative Entwicklung
Durch die enge Zusammenarbeit mit KSB realisierten wir eine nahtlose Integration der Frontend-Komponenten und stärkten die teamübergreifenden Fähigkeiten.
Ergebnis
Optimierte Datenanalyse und maschinelles Lernen
Unsere Web-App ermöglichte KSB fortschrittliche Datenanalysen und die Integration von Machine Learning. Dies optimierte Entscheidungsprozesse und verschaffte KSB einen Wettbewerbsvorteil durch schnellere und fundiertere Einblicke in ihre Daten.
Von Backendarchitektur in AWS, über Datenanbindung und Usermanagement, bis hin zum Deployment sind wir hier bestens aufgehoben und haben nun eine hervorragend Basis für Weiterentwicklungen.
Tobias Klunke · Director Machine Diagnostics · KSB SE & Co. KGaA
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