F&E-Projekte - Die beste Lösung für komplexe Probleme
Wenn Sie ein komplexes Problem haben und es lösen wollen - hier sind Sie richtig!
Was sind Ihre größten geschäftlichen Probleme?
Was sind die Dinge, die Sie am meisten beunruhigen?
Haben Sie ein Problem, das mithilfe mathematischer Modellierung analysiert, gelöst, automatisiert oder optimiert werden kann?
1D? 2D? 3D? Stationär / Zeitabhängig? Linear / Nichtlinear? Direkt / Invers?
Möchten Sie in der Lage sein, das Verhalten Ihres komplexen Systems schnell und einfach vorherzusagen, Werte aller relevanten Parameter zu schätzen,
Was-wäre-wenn-Fragen zu beantworten (wie wirkt sich eine quantitative Änderung der Eingabedaten auf die Ergebnisse aus), zu automatisieren oder zu optimieren?
Möchten Sie mathematische Modelle, robuste Algorithmen, fortschrittliche numerische Simulationen und intuitive Visualisierungen quantitativer Ergebnisse verwenden,
um teure und zeitaufwändige Experimente zu vermeiden, Zeit und Geld zu sparen und die Konkurrenz mit Innovation, Qualität und Preis zu schlagen?
Haben Sie eine Reihe von Daten oder Datensätzen (eine Tabelle oder eine Datenbank oder eine Reihe von Texten), die nützliche Informationen verbergen,
die die Geschäftskosten senken, den Gewinn steigern, die Risikokontrolle verbessern oder die Entscheidungsfindung und strategische Planung erheblich beeinflussen können?
Haben Sie eine Reihe von digitalen Signalen, Zeitreihen, 2D/3D-Bildern, Audio- oder Videodateien, die Sie analysieren, verarbeiten und interpretieren möchten,
und aus irgendeinem Grund können Sie dies nicht selbst tun?
Haben Sie ein interdisziplinäres / multidisziplinäres Problem, das über Ihre derzeitigen Kompetenzen hinausgeht oder das Sie aus irgendeinem Grund
(mathematisch oder numerisch) nicht lösen können?
Haben Sie ein Problem, das Sie nicht lösen können, Sie haben keine Ahnung, wer es lösen könnte, und Sie haben keine Adresse für eine Hilfe?
Viele Fragen. Eine Antwort. F&E-Projekte basierend auf MM oder AI/ML sind die beste Lösung für Ihre komplexe Probleme.
Formel für Erfolg und nachhaltiges Geschäftswachstum:
Komplexes Problem + F&E-Projekt basierend auf MM oder AI/ML = Die beste Lösung
Slow Food ist in Ordnung, aber langsames Geschäft NICHT!
Es gibt viel Raum für Effizienzsteigerung, Automatisierung und Optimierung.
Es ist wichtiger, schnell anzufangen, und es ist in Ordnung, klein anzufangen.
Es ist in Ordnung, ein kleines F&E-Projekt zu starten und zu lernen, wie es sich anfühlt, Forschung und Entwicklung zu nutzen,
und dann weiterhin höhere Ziele zu setzen und größere Erfolge zu erzielen.
Forschung und Entwicklung bewirken eine Veränderung der Dynamik und bringen neue Qualität.
Wenn Ihr Unternehmen also nicht bereits intelligente Investitionen tätigt, ist es ein guter Zeitpunkt, damit anzufangen.
Verschwende NICHT Ihre Zeit. Haben Sie KEINE Angst vor Veränderungen.
Nutzen Sie die Kraft von F&E-Projekten basierend auf MM oder AI/ML, um alle Ihre komplexe Probleme zu lösen.
Wie?
Beschreiben Sie bitte für den Anfang Ihr konkretes Geschäftsproblem oder Ihre Geschäftsidee in wenigen Sätzen und senden Sie diese ab.
Später können wir bei einem Videoanruf oder einem Live-Meeting ausführlicher darüber sprechen.
Beschreiben Sie bitte im Fall der mathematischen Modellierung Ihr eigentliches Problem oder System in wenigen Sätzen:
was ist bekannt, was ist unbekannt und was möchten Sie herausfinden.
Beschreiben Sie bitte im Fall von Künstlicher Intelligenz, wo und wie Sie diese einsetzen
oder was Sie optimieren oder automatisieren möchten.
Beschreiben Sie im Falle von maschinellem Lernen Ihre Daten und was Sie damit tun möchten:
Clustering, Klassifizierung oder Rückschritt (Wertvorhersage) oder Analyse und Prognose.
Senden an:mathmodels@mathmodeling.rs
Die Machbarkeitsstudie (machbar / nicht machbar, Zeitrahmen und Preis für F&E-Projekt) ist kostenlos!
Status Quo oder Veränderung? Innovieren und beschleunigen Sie Ihr Geschäft. Spüre den Unterschied!
Planen Sie mit Bedacht. Manage das Risiko. Reduziere die Kosten. Steigern Sie Effizienz, Qualität und Umsatz. Schlage die Konkurrenz.
Nutzen Sie die Entscheidungskompetenz auf der Grundlage mathematischer Modelle, Algorithmen und numerischer Simulationen
oder auf den aussagekräftigen Informationen, Strukturen, Beziehungen, Mustern und Trends, die in den Daten verborgen sind.
Sparen Sie Zeit und Geld, indem Sie teure und zeitaufwendige Experimente durch Computersimulationen ersetzen, die Werte aller relevanten Parameter schätzen,
das Verhalten eines komplexen Systems vorhersagen, automatisieren oder optimieren, Was-wäre-wenn-Fragen beantworten, Prototyping beschleunigen.
Nutzen Sie alle relevanten Informationen, die in den Daten verborgen sind, um die Daten selbst besser zu verstehen und in Clustern zu gruppieren,
oder für komplexe Klassifikationen neuer Daten und für erweiterte Vorhersagen quantitativer Werte in neuen Daten.
F&E-Projekte sind Forschungs- und Entwicklungsprojekte, mit denen komplexe Probleme innovativ gelöst, neue Produkte und Dienstleistungen entwickelt
oder bestehende verbessert werden.
Ziel der Forschung ist es, herauszufinden, wie das Problem am besten gelöst werden kann, während die Entwicklung
das Design, die Implementierung und Entwicklung der Lösung und das Testen sowie die Vorbereitung der Dokumentation umfasst.
Wie lange dauern F&E-Projekte?
Abhängig von der Komplexität des Problems oder Systems und den erforderlichen Ergebnissen können F&E-Projekte eine Laufzeit von
0,5-1, 1-3, 3-6, 6-12, 12-24 oder mehr als 24 Monaten haben.
Normalerweise werden 50% der Zeit für Forschung und 50% der Zeit für Entwicklung aufgewendet.
Was ist mathematische Modellierung im engeren Sinne?
Mathematische Modellierung im engeren Sinne ist eine Beschreibung eines realen Problems oder Systems mit abstrakter mathematischer Sprache -
mit mathematischen Gleichungen, d.h. mit mathematischem Modell.
Was ist mathematische Modellierung im weiteren Sinne?
Mathematische Modellierung (MM, Mathematical Modeling) im weiteren Sinne ist das quantitative Verschieben eines realen Problems unter Verwendung mathematischer Modelle,
mathematischer Algorithmen und numerischer Simulationen.
Visualisierung, Analyse, Verarbeitung und Interpretation der erhaltenen numerishe Ergebnisse bildet den letzten Teil der mathematischen Modellierung im weiteren Sinne.
Mathematische Modellierung stellt ein äußerst leistungsfähiges Werkzeug für statische oder dynamische quantitative Analyse dar.
Wo kann mathematische Modellierung angewendet werden?
Mathematische Modellierung kann überall dort angewendet werden, wo ein reales Problem oder System mit mathematischen Gleichungen beschriebt oder
durch ein mathematisches Modell dargestellt werden kann - fast überall.
Wie kann uns mathematische Modellierung helfen?
Mathematische Modellierung kann die Analyse oder das Prototyping beschleunigen, ein besseres Verständnis, eine bessere Kontrolle, Automatisierung und Optimierung ermöglichen,
kostspielige und langlebige Experimente ersetzen, das Risikomanagement verbessern und die Geschäftskosten erheblich senken und den Gewinn steigern.
Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen (ML, Machine Learning) ist die Fähigkeit mathematischer Modelle, komplexe Muster oder Strukturen, die in Daten verborgen sind, statistisch zu lernen und
dieses Wissen zum Clustering der Daten oder für komplexe Klassifizierungen und erweiterte Vorhersagen neuer Daten zu verwenden.
Maschinelles Lernen ist der Kern der künstlichen Intelligenz.
Wo kann maschinelles Lernen angewendet werden?
Maschinelles Lernen kann überall dort angewendet werden, wo eine große Datenmenge (eine große Tabelle oder Datenbank oder eine Reihe von Texten oder viele Bilder) nützliche Informationen
verbirgt, die wir für datengesteuerte Entscheidungen verwenden möchten.
Wie kann uns maschinelles Lernen helfen?
Maschinelles Lernen kann zum besseren Verständnis der Daten, zu komplexen Datenclustern und Datenklassifizierungen, zu erweiterten Analysen und Vorhersagen,
zur Risikokontrolle und zur strategischen Planung verwendet werden.
Was ist Tiefes Lernen?
Tiefes Lernen (DL, Deep Learning) ist ein Teil des maschinellen Lernens. Tiefes Lernen ist auf tiefen künstlichen neuronalen Netzen basiert.
Tiefes Lernen wird verwendet, um große und äußerst komplexe Machine-Learning-Probleme zu lösen.
Was sind künstliche neuronale Netze?
Künstliche neuronale Netze (ANN, Artificial Neural Networks) sind von biologischen neuronalen Netzen inspiriert und bestehen aus miteinander verbundenen künstlichen Neuronen
(mathematischen Modellen), die Eingangssignale verarbeiten und das Ausgangssignal berechnen. Flache neuronale Netze haben eine Eingabeschicht, mehrere sogenannte versteckte Schichten
und die Ausgabeschicht, und tiefe neuronale Netze haben eine größere Anzahl von sogenannten versteckte Schichten.
Was ist künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz (AI, Artificial Intelligence) ist die Fähigkeit einer Maschine, eine komplexe, aber eng spezialisierte Aufgabe ebenso wie ein Mensch oder noch besser auszuführen.
Künstliche Intelligenz beinhaltet die Nachahmung menschlicher kognitiver Fähigkeiten wie Lernen und Problemlösung.
Was bedeutet schlüsselfertiges System?
Das bedeutet, dass Sie einen kompletten Service erhalten, von der Idee bis zur Lösung, d.h. von Anfang bis Ende.
Feld: Thermodynamik. Stellen Sie sich ein großes Gefäß (Tank) mit mehreren tausend Litern Flüssigkeit (z. B. Wein) vor.
Die Flüssigkeit im Tank sollte mit einer anderen Flüssigkeit erwärmt oder gekühlt werden, die auf eine konstante Temperatur eingestellt ist und
durch das im Tank installierte Heiz- / Kühlsystem fließt.
Ausgehend von der eingestellten oder Raumtemperatur sollte die Temperatur der Flüssigkeit im Tank auf die gewünschte Temperatur steigen oder fallen,
unter Berücksichtigung der eingestellten Grenze, ausgedrückt in Grad Celsius pro Stunde, d.h. nicht zu langsam und nicht zu schnell,
oder Flüssigkeit im Tank während des Fermentationsprozesses (Wein) muss auf einer konstanten Temperatur bleiben.
Das Projekt kann als ein direktes Problem definiert werden, wenn die Tankparameter definiert sind und das Heiz- / Kühlsystem ausgelegt werden muss,
dass es zufriedenstellend ist, oder als ein indirektes Problem, wenn das Heiz- / Kühlsystem bereits spezifiziert ist und der Tank ausgewählt oder
entworfen werden muss, dass das gesamte System die gegebenen Beschränkungen erfüllt.
Stellen Sie sich vor, dass Sie dieses Problem in beiden Richtungen in wenigen Sekunden lösen können.
Feld: Computertomographie. Stellen Sie sich vor, Sie haben ein 3D-Bild (eine Sammlung von 2D-Bildern, die 3D-Studien genannt werden) von einem
3D-Objekt - dem Kopf eines Patienten.
Eine 3D-Studie kann durch Rekonstruktion von 600 2D-Bildern, die mit einem Röntgenkegelstrahl-Computertomographiescanner erstellt wurden, erstellt
werden.
Um Implantate zu machen, muss ein Zahnarzt genau wissen, wo beide Mandibularkanäle (links und rechts) für jeden Patienten sind.
Blutgefäße und Nerven passieren durch die Mandibularkanäle, so dass die Implantatedie die Mandibularkanäle nicht berühren oder beschädigen dürfen.
Jeder Mandibularkanal hat eine einzigartige Form, sogar bei demselben Patienten, fast wie ein Fingerabdruck, und der Zahnarzt kann einen einzelnen
Mandibularkanal Punkt-zu-Punkt mit einer Maus in 90 - 120 Minuten auf dem Bildschirm markieren.
Es wäre sehr schön, wenn wir die Mandibularkanäle automatisch markieren könnten.
Stellen Sie sich vor, Sie geben nur einen Punkt an, der die Eingabe für den Mandibularkanal darstellt, und der Computer automatisch markieren ihn in 10 - 15
Sekunden, sodass Sie beide Kanäle in weniger als 1 Minute finden können.
Feld: Bereich: E-Commerce. Stellen Sie sich eine Website vor, auf der verschiedene Produkte verkauft werden (E-Shop).
Damit ein E-Shop erfolgreich ist, muss er zwei grundlegende Kriterien erfüllen.
Das erste Kriterium sind zufriedene E-Shop-Nutzer und das zweite Kriterium sind zufriedene E-Shop-Besitzer.
Damit E-Store-Benutzer zufrieden sind, ist eine Personalisierung des Benutzererlebnisses auf der Website erforderlich.
Damit die Besitzer des E-Shops zufrieden sind, ist es notwendig, möglichst viele Produkte im E-Shop zu verkaufen und möglichst viel Gewinn zu erzielen.
Stellen Sie sich ein intelligentes autonomes System vor, das in Echtzeit lernt und sich anpasst und datengesteuerte Entscheidungen trifft, um beide Kriterien zu erfüllen.
Ein System, das alle relevanten Rohdaten sammelt, alle relevanten KPIs berechnet, alle relevanten Berichte anzeigt, sich um die Vermeidung von Suchergebnissen, personalisierte Empfehlungen, Nachfrageprognosen und Bestandsoptimierung, Preisnachlassoptimierung und personalisiertes Marketing sowie um logisch und datenbasiert durchgeführte strategische Entscheidungen kümmert.
Stellen Sie sich ein System vor, das auf der Anwendung von künstlicher Intelligenz und Business Intelligence (AI-BI) basiert und dies völlig selbstständig, ohne die Beteiligung von Menschen, leistet.
Ergebnisorientierter Problemlöser mit Doktortitel in Elektrotechnik im Bereich der mathematischen Modellierung und mehr als 25 Jahren Berufserfahrung.
Mehr als 10 Jahre Berufserfahrung in der wissenschaftlichen Forschung und mehr als 15 Jahre Berufserfahrung in der angewandten Forschung und Entwicklung (F&E-Projekte).
Interessiert an Wissenschaft, Innovationen, Forschung und Entwicklung, mathematischer Modellierung, Algorithmen, künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und neuronale Netze.
Mag intellektuelle Herausforderungen. Versteht gern, was hinter den Kulissen vor sich geht. Lernt gern. Löst gern schwierige und komplexe Probleme.
Machbare, ganzheitliche und strategische Herangehensweise an die Probleme. Lernt gerne. Aufgeschlossenheit und interdisziplinäre Denkweise. Auge für Details und Ohr für Termine.
Bereitschaft, die Extrameile zu gehen und hohe Qualitätsstandards einzuhalten.
Bevorzugt Matlab, Python und R.
