Unsere Leistungen

Die Sicherheit und Souveränität Ihrer Daten steht über allem.

Ohne Daten keine Künstliche Intelligenz. Und somit auch keine Möglichkeit, die Vorzüge der LandesCloud kennenzulernen. Während Sie die Vielfalt unserer KI Services nutzen, kümmern wir uns um die Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit Ihrer Daten. Auf dedizierten Rechenclustern, auf denen ausschließlich die Daten Ihres Unternehmens abgespeichert sind.

Sie wählen ihre KI Wunschumgebung aus.

In unserem KI & Data Science Lab stellen wir eine Notebook-basierte Programmierumgebung (Python. Spark. TensorFlow. R. Julia.) und eine workflow-basierte Data Science Umgebung (KNIME) für die Entwicklung zur Verfügung.

Wir garantieren die neuesten Versionen und Bibliotheken.

Durch ein intelligentes Release-Management stellen wir sicher, dass immer die aktuellsten und wichtigsten Bibliotheken vorinstalliert sind und die Bibliotheken untereinander kompatibel sind. Sollte dennoch mal eine wichtige Bibliothek fehlen, lässt sich diese sehr einfach nachinstallieren.

Mit Templates zur höheren Produktivität.

Wir stellen für die wesentlichen Stufen eines Data Science Prozesses Templates in Form von Notebooks oder Workflows zur Verfügung. Diese lassen sich spielend einfach auf die eigenen Bedürfnisse anpassen und nutzen. So erhöhen wir Ihre produktive Analysezeit.

Model Management.

Nutzern des KI Model Management Services steht die innovative KI Plattform AltaSigma zur Verfügung, mit der sich eine beliebige Anzahl an Modellen zentral verwalten lässt.

Model Deployment.

Trainierte Modelle können über die AltaSigma Plattform in wenigen Sekunden produktiv gesetzt werden - für einmalige Modell-Anwendungen, kontinuierlichen Batch-Betrieb oder den Echtzeit-Einsatz der Modelle. 

AutoML.

Mit AltaSigma können beliebig viele qualitativ hochwertige Modelle parametrisiert und automatisiert erstellt bzw. trainiert werden. Diese stehen dann im Model Management Dashboard und für das Model Deployment zur Verfügung.

Selbstlernende Algorithmen.

AltaSigma kann im Autopilot betrieben werden. Eine intelligente Prozess-Steuerung erkennt automatisch degradierende Modelle und trainiert diese automatisch auf den neuen Datenkonstellationen nach. 

Model Governance.

Die aktuelle europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) stellt neue Anforderungen an den produktiven Einsatz von KI-gestützten Anwendungen. Werden durch KI Modelle Entscheidungen getroffen, so müssen diese jederzeit nachvollziehbar sein, auch dann wenn das zugrundeliegende Modell mittlerweile nachtrainiert worden ist. AltaSigma besitzt eine intelligente Modell-Versionierung, so dass die Transparenz über das Wann & Wo eines Modell-Einsatzes jederzeit gegeben ist.

Erklärbare KI.

Oft sind von Algorithmen trainierte Modelle nicht nachvollziehbar und erklärbar (u.a. Neuronale Netze, Random Forest, Gradient Boosted Trees), was die Einführung und Akzeptanz von KI-gestützten Geschäftsprozessen unnötig erschwert. AltaSigma liefert globale modell-bezogene Erklärmodelle als auch lokale Erklärungmodelle für Einzelentscheidungen in der Modell-Anwendung.

Schnelle Ergebnisse reduzieren das Risiko und schaffen Akzeptanz.

In unserem KI & Data Science Lab stellen wir Methoden- & Algorithmen-Templates zur Verfügung, die mit vergleichsweise geringem Aufwand auf den eigenen KI Anwendungsfall und Datenraum angewendet werden können. Bei Bedarf stellen wir Ihnen gerne Consulting Expertise zur Seite, so dass Ihr Proof-of-Concept garantiert ein Erfolg wird.

Wir skalieren Data Science.

Erfahrene Data Scientists sind rar und der Aufbau eines eigenen Data Science Teams nimmt oft sehr viel Zeit und Ressourcen in Anspruch. Mit dem KI Collaboration Service CROWDiQ stellen wir einen Data Science Marktplatz zur Verfügung, wo Kunden der LandesCloud Ihre analytische Fragestellung ausschreiben und in Kontakt mit potenziellen Problemlösern treten können (z.B. Lehrstühle oder Forschungsinstitute). Beide Seiten profitieren von diesem Service - die ausschreibenden Unternehmen können skalieren und erhalten schnelle Unterstützung - die ausgewählten Data Scientists erhalten Use Cases, arbeiten mit Datensätze aus der Realwelt und haben zudem die Möglichkeit, eine zusätzliche Einnahmequelle zu erschließen. 

Die Daten bleiben auf der LandesCloud.

Das besondere an CROWDiQ ist die abgesicherte Art der Datennutzung - die Daten bleiben auf der LandesCloud und können nicht auf lokale Rechner kopiert oder übertragen werden. Somit haben die ausschreibenden Unternehmen immer die Hoheit über ihre Daten.

Latenzfreie KI als Kernherausforderung.

Die Einsatzfelder von KI im industriellen Internet der Dinge sind mannigfaltig, zu nennen sind hier u.a. Predictive Quality, Predictive Maintenance, Predictive Control, Energieeffizienz und Shop Floor Intelligence. Im IIoT sind echtzeitrelevante Prozesse eher die Regel als die Ausnahme, so dass niedrige Latenzzeiten für KI Modelle benötigt werden, um diese auf den typischerweise sehr großvolumigen und schnellen Datenströmen effizient anzuwenden.

Horizontale Integration erfordert Standard-Datenformate.

Damit die vielen Anlagen entlang eines Produktionsprozesses miteinander kommunizieren können und SPS- sowie Sensor- und Prozessdaten erfasst und integriert werden können, werden Datenformate benötigt, die eine solche Echtzeit-Integration einfach ermöglichen. Mit der DATATRONiQ IIoT Plattform können Anlagendaten über die LandesCloud einfach und lückenlos erfasst und integriert werden. Die Konfiguration der Datenerfassung und die Verwaltung verschiedener Anlagen erfolgt über ein integriertes Device Management. DATATRONiQ unterstützt die Anwendung von KI Modellen in Echtzeit und ermöglicht somit den effizienten Betrieb von Smart Factory Anwendungen.

Industrial Data Space & International Data Space.

Der International Data Space (IDS) ist ein virtueller Datenraum, über den Daten sicher und vertrauensvoll ausgetauscht, verknüpft und angereichert werden können - dieser stellt eine Schlüsseltechnologie für innovative Anwendungen der Künstlichen Intelligenz dar. Als Basis dient die International Data Space Referenzarchitektur, welche für die digitale Souveränität über Daten und Dienste bürgt und die digitale Identität aller Beteiligten sichert.

Die DATATRONiQ-Plattform ist IDS-ready - in der International Data Spaces Association (IDSA) als Anwenderverein mit rund hundert Mitgliedern aus Wirtschaft und Wissenschaft, betreut DATATRONiQ den Referenz Use Case Manufacturing.

Orientierungs- & Starthilfe.

Über unsere unabhängigen Partner wie SICOS BW o.a. (Partner) können Unternehmen die Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz für ihr Unternehmen bewerten und die richtige Wahl hinsichtlich der Werkzeuge und Partner treffen. Dieser Beratungsservice ist dank der finanziellen Unterstützung durch das Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg neutral und kostenfrei.

Proof of Concepts.

Um die Potenziale für Künstliche Intelligenz auf den eigenen Daten qualifizieren und quantifizieren zu können, bieten sich Proof of Concepts an. Mit dem AI & Data Science Lab der LandesCloud steht eine flexible Umgebung zur Verfügung, um den eigenen Datenschatz zu bewerten. Zur Durchführung des Proof of Concepts beraten wir Sie gerne.

KI Implementierungsunterstützung.

Nach dem erfolgreichen Durchlaufen eines Proof of Concepts erfolgen in der Regel die nächsten Schritte in Form eines Pilotprojekts. Vom Aufbau der Datenpipeline (Datenbereitstellung, Datenaufbereitung, Feature Engineering, Erzeugen der Trainingsdaten) der Algorithmenauswahl, des Modell-Trainings, der Modell-Bewertung bis hin zum Deployment des Modells wird eine mehrstufige Schrittkette durchlaufen, für die wir Ihnen gerne kompetente KI Beratungsexpertise zur Seite stellen.

Technologieberatung.

Die Einbindung von KI Modellen in vorhandene Prozesse ist in der Regel mit Systemintegrationen verknüpft. Die technologischen Herausforderungen sind mannigfaltiger Natur und werden beispielsweise durch Datenvolumen, Echtzeit-Anforderungen, automatisiertes Labeling und den Modell-Automatisierungsgrad beim operativen Betrieb von KI Anwendungen begleitet. Über unser Partnernetzwerk können wir erfahrene Technologieberater vermitteln, damit Sie ihre KI Prozesse erfolgreich und effizient betreiben können.

Strategieberatung.

Der Einsatz Künstlicher Intelligenz ist einer der wichtigsten Treiber für die Zukunfts- und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. Die disruptiven Eigenschaften der Künstlichen Intelligenz wird daher einen großen Einfluss auf die strategische Ausrichtung von Unternehmen haben. Auch wird die Einführung von KI-gestützten Prozessen von Change-Prozessen begleitet, die direkten Einfluss auf die Aufbau- und Ablauforganisation eines Unternehmens haben. Gerne stehen wir Ihnen gemeinsam mit unseren Partnern bei strategischen Fragestellungen unterstützend zur Seite.

Aus der Praxis für die Praxis.

Bei der Ausgestaltung des Trainingsangebots arbeiten wir eng mit unserem renommierten Partner AdvancedAnalytics.Academy zusammen. Die Lerninhalte der KI Schulungen sind auf den Praxiseinsatz abgestimmt und werden von erfahrenen Trainern mit langjähriger Data Science Expertise durchgeführt.

Einführungsschulungen.

In den Grundlagenschulungen wird ein Überblick gegeben über Big Data Technologien, Data Science Tools sowie die wichtigsten Algorithmen und deren Einsatzgebiete.

Methoden-Trainings.

Die Methoden-Trainings adressieren schwerpunktmäßig die Themen Data Engineering (Entwicklung von Datenpipelines und Feature Engineering) sowie Algorithmen-Verständnis (Supervised Learning, Unsupervised Learning, Graph & Network Analysis, Text Mining, Image Processing).

Use Case basierte Trainings.

Diese Trainings zielen auf praxisrelevante Anwendungsfälle ab, die im Rahmen des Trainings auf anonymisierten Realdaten durchgeführt werden. Für den industriellen Einsatz von KI Methoden bieten wir z.B. Trainings für IoT Analytics und digitale Signalverarbeitung an, für den Einsatz im Kontext Vertrieb & Direktmarketing z.B. Trainings zu Kundensegmentierungen, Uplift-Modeling und Kampagnenoptimierung.

Tool & Data Science Programming Schulungen.

Im Rahmen dieser Trainings liegt der Fokus auf dem Erlernen bestimmter Tools (Jupyter, KNIME, AltaSigma) oder dem Aneignen einer Data Science Programmiersprache wie Python, TensorFlow, R, Julia oder SAS.