Dezentrale KI für die Prozessindustrie
Wertschöpfungsketten sind komplexe vernetzte Systeme. Optimieren Sie diese mit unserer Plattform auch im Zusammenspiel über Organisationsgrenzen hinweg.
KI in der Prozessindustrie ohne Datenaustausch
Wir lösen das Grundproblem von KI in der Prozessindustrie:Unternehmen wollen ihre Daten nicht teilen.Mit uns müssen sie das auch nicht!Der einzigartige dezentrale Machine Learning-Ansatz von Katulu ermöglicht es Ihnen, das volle Potenzial von KI zu nutzen, während alle sensiblen Prozess- und Maschinendaten sicher bei Ihren Kunden verbleiben. Wir machen die Daten vor Ort bei Ihren Anwendern, Partnern und Lieferanten durch dezentrale KI nutzbar. So schaffen Sie gemeinsame Synergien für Kosteneffizienz und Nachhaltigkeit zum Vorteil aller Partner - immer mit voller Datenkontrolle. Mit Katulu bleiben Sie souverän und werden nachhaltiger.
OEE ganzheitlich erhöhen
Steigern Sie mit Katulu die Verfügbarkeit, Leistung und Qualität entlang Ihrer gesamten Prozesskette über Unternehmensgrenzen hinweg.
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Wertschöpfungsketten optimieren
Optimieren Sie unternehmensübergreifende Wertschöpfungsketten. Streben Sie gemeinsam nach Prozessexzellenz im großen Umfang.
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Inline Qualitätskontrolle
Erkennen und reagieren Sie mit Katulu auf Prozessveränderungen in Echtzeit und vermeiden Sie hierdurch das Risiko von Qualitätsproblemen im gesamten Prozess.
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Wie können wir Ihnen helfen?
Haben Sie einen konkreten Anwendungsfall im Sinn, für den Sie eine Lösung suchen? Nutzen Sie unser kostenloses Beratungsangebot und besprechen Sie Ihren Fall mit unseren KI-Spezialisten.
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Kostenloses Whitepaper “Wie Siemens Federated Learning mit Katulu gemeistert hat”
- Erfahren Sie, wie Siemens erfolgreich Federated Learning in zwei Fabriken mit Katulu’s Plattform und und der Siemens Industrial Edge umgesetzt hat.
- Detaillierte Einblicke in die Herausforderungen, Erfahrungen und Erkenntnisse aus einer Praxis-Implementierung von Federated Learning in der Elektronikfertigung.
- Und wie Katulu und Siemens KI auf industriellem Level ermöglichen und gleichzeitig Privatsphäre, Datensicherheit und Compliance sicherstellen - plus Einblicke in die Architektur, Technologie-Stack und Modell Performance.
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