Automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) für Blechmetall

Das automatisierte maschinelle Lernen (AutoML) wurde zu einem Topthema in der Industrie als Folge der Implementierung zahlreicher Algorithmen durch Gruppen, die sich der wissenschaftlichen Forschung der künstlichen Intelligenz widmen. AutoML zeigt sich als Werkzeug, um die Entwicklung von KI-Lösungen in der Industrie voranzutreiben, indem erklärbare und wiederholbare Ergebnisse automatisch und auf einfache Weise geliefert werden.

4 Herausforderungen der Migration von Anwendungen in die Cloud

Die Reise zur Wolke präsentiert sich als eine Herausforderung für zahlreiche Unternehmen. Die enormen Vorteile sind offensichtlich: Kostenreduktion, Zugriff von überall und sämtlichen verbundenen Geräten aus, umgehende und unbeschränkte Skalierbarkeit, Integration von Programmierungssprachen... Diese Vorteile bedeuten eine derartige Einsparung und Effizienz, dass es unvermeidbar ist, einzusehen, dass wir uns bereits in der Ära der Cloud-Software befinden. Der Austausch der Technologie ist in den nächsten Jahren unaufhaltsam. Aus diesem Grund ist es entscheidend, dass dies auf sichere Weise, zeitgerecht und ohne Unterbrechungen erfolgt, die den Betrieb eines Unternehmens ausbremsen. Die geeigneten Partner für eine flexible Landung zu finden, ist fundamental, damit die Migration in die Cloud ein Erfolg wird.

Multilokalisierung-Digitalisierung: der Impfstoff, den die Metallindustrie braucht

Der Industriesektor, wie viele andere, steht vor einer Zeit der Ungewissheit. Die Wirtschaft und die Unternehmen wurden in den letzten Monaten durch die Auswirkungen der COVID-19-Pandemie radikal umgewandelt. Es ist sicher, dass das Entfliehen einer derart delikaten Situation nicht nur von uns selbst abhängt. Es gibt zahlreiche Faktoren, die intervenieren und eng miteinander verbunden sind. Dazu zählen die Erholung der Wirtschaft der Hauptakteure in der ganzen Welt, die durch die Regierungen der einzelnen Länder getroffenen Maßnahmen oder die Entwicklung und der Verlauf des Virus selbst.