Knowledge Discovery & ML-Prototypen
Muster und Regeln in komplexen Daten erkennen und daraus einen ML-Prototyp entwickeln.
Leistung im Detail →
Knowledge Discovery · Decision Support
Aus komplexen Daten werden fundierte Entscheidungen.
IAP entwickelt individuelle KI und erklärbare Entscheidungsunterstützung für anspruchsvolle Unternehmensaufgaben. Wir untersuchen Ihre Daten, entwickeln die erforderlichen Methoden und setzen sie in Software um – von der Forschungsfrage bis zum bereitgestellten MVP und zur Integration in Ihre Abläufe.
IAP seit 2000 · Wissenschaftliche und technische Leitung: Prof. Dr. habil. Michael Thrun
Über 25 Jahre Unternehmensgeschichte
Eigene Methodenentwicklung
Forschung bis zur nutzbaren Anwendung
Wo IAP Mehrwert schafft
KI für Aufgaben, die eigene Methoden erfordern.
Ihre Daten sind komplex, ein Standardmodell reicht nicht aus oder Ihre Fachleute brauchen nachvollziehbare Entscheidungsgrundlagen. IAP verbindet wissenschaftliche Tiefe mit der Entwicklung einer praktisch nutzbaren Lösung.
Entscheidungsunterstützung & erklärbare KI
Entscheidungshilfen, die Ergebnisse erklären und unsichere Fälle kenntlich machen.
Leistung im Detail →
Individuelle KI & Methodenentwicklung
Eigene KI-Verfahren entwickeln und als Prototyp, MVP oder integrierte Anwendung bereitstellen.
Leistung im Detail →Von der Aufgabe zum Ergebnis
Drei Einblicke in die Projektarbeit
Auftragsentwicklung · MVP
Nachfrage prognostizieren, Lieferkettenentscheidungen unterstützen
Zukünftige Produktnachfrage sollte für die Planung einer Lieferkette mit automatisiertem Lager nutzbar werden.
IAPs Beitrag: IAP entwickelte eine individuelle Prognose-KI und setzte sie in einem MVP für die Entscheidungsunterstützung um. Das System war auf die Lieferkettenplanung für ein automatisiertes Lager ausgerichtet.
Projekt im Detail →
Auftragsentwicklung · bereitgestellte Lösung
Zustandsbasierte Instandhaltung aus Betriebsdaten
Aus Betriebsdaten von Zügen sollten Hinweise auf wartungsrelevante Zustände gewonnen werden. Dabei müssen Veränderungen durch wechselnde Lasten und Betriebsbedingungen von möglichen Bauteilfehlern unterschieden werden.
IAPs Beitrag: IAP entwickelte gemeinsam mit der Predictive-Maintenance-Abteilung von DB Cargo einen Ansatz zur Anomalieerkennung. Annahmen der Instandhaltungsexperten wurden an historischen Mess- und Wartungsdaten untersucht. Modelle beschreiben Zusammenhänge zwischen Sensorgrößen; Abweichungen davon werden zur Einordnung auffälliger Zustände verwendet.
Projekt im Detail →
Auftragsprototyp · ergänzende gemeinsame Forschung
FlowXAI: erklärbare Unterstützung der Lymphomklassifikation
Die Interpretation von Durchflusszytometriedaten erfordert Fachwissen. Seltene Entitäten, unterschiedliche Messbedingungen und begrenzte Trainingsdaten erschweren die automatisierte Klassifikation.
IAPs Beitrag: IAP entwickelte für Beckman Coulter einen erklärbaren KI-Prototyp und die Web-Plattform PLAIT zur Bewertung durch Experten. Nach Registrierung und Anmeldung können Fachleute anonymisierte FCS-Dateien über ein Ticket einreichen. FlowXAI untersucht die Proben und liefert Klassifikationen, Erklärungen und eine Einschätzung der Verlässlichkeit. Die Methoden entstanden gemeinsam mit klinischen und wissenschaftlichen Partnern.
Projekt im Detail →
Was Kunden an der Zusammenarbeit schätzen
Jürgen Swora
SW-MOTECH
The custom-made forecasting AI developed by IAP-GmbH provides important insights into future demands for our products that allows us to reduce overall supply chain costs. The acquisition of the competitor off-the-shelf software would have been ten-times more costly with no better forecasts.
Funktion zum Zeitpunkt der Aussage
General Manager
Originalaussage · Englisch
Alle Kundenstimmen →
Thomas Pohl
DB Cargo
IAP-GmbH provided a solution for a problem where the conventional approaches fell short.
Their decision support system for predictive maintenance provided us with valuable insights into our data and now enables automated predictions of machine failures.
These prediction will play a vital role in our decision-making process, allowing us to minimize downtime, reduce costs and ensure smoother operations.
Funktion zum Zeitpunkt der Aussage
Head of Predictive Maintenance, DB Cargo AG
Originalaussage · Englisch
Alle Kundenstimmen →
IAP trägt die BSFZ-Siegel 2021 und 2025 für bescheinigte Forschungs- und Entwicklungstätigkeit.
Lokale KI als IAP-Leistung
Lokale KI für vertrauliche Unternehmensdaten.
IAP richtet Apple-Hardware, ein lokal ausgeführtes KI-Modell und die vereinbarten Werkzeuge für Ihre Aufgabe ein. So können vertrauliche Unternehmensdaten in Ihrer Infrastruktur für Analysen, Prognosen und Entscheidungsunterstützung genutzt werden. Den Umfang legen wir in einem individuellen Angebot fest.
Leistungsumfang und Richtpreis ansehen
Freigegebene Unternehmensdaten
↓
Lokales Sprachmodell: Fragen und Erläuterungen
↕
Analytische Werkzeuge: berechnete Ergebnisse
↓
Prüfung und Entscheidung durch Ihre Fachleute
Beispiel eines lokalen Arbeitsablaufs
Wissenschaftliche Grundlagen
Forschung, die sich prüfen und weiterverwenden lässt
Thrun et al. · PLOS Medicine · 2026
FlowXAI: erklärbare KI mit eigener Verlässlichkeitseinschätzung
Strukturentdeckung, explizite Klassifikationslogik und eine Einschätzung der Verlässlichkeit einzelner Ergebnisse werden für die Lymphomklassifikation kombiniert.
Stier, Gehlert & Thrun · Multiresolution Forecasting for Industrial Applications · Processes · 2021
Wavelet-Prognosen für industrielle Anwendungen
Die Arbeit untersucht Multiresolutionsprognosen mit Wavelets für Zeitreihen aus industriellen Anwendungen. Sie verbindet Merkmalsgewinnung auf unterschiedlichen Zeitskalen mit systematischem Vergleich von Prognoseverfahren.
Welche Entscheidung möchten Sie verbessern?
Im kostenlosen, unverbindlichen 20-Minuten-Erstgespräch klären wir Ihr Ziel, die Ausgangslage und einen sinnvollen nächsten Schritt.