Unsere Software führt Ingenieure von den Daten bis zur Vorhersage: Daten prüfen, Modelle trainieren, Ergebnisse bewerten und exportieren. Im Browser oder vollständig lokal.
Ingenieure, Fachteams, IT und Einkauf
Geführter Ablauf von Import über Datenbeschreibung und Assessment bis Training und Prognose. Random Forest, XGBoost, FNN und RNN, auch im Batch; im Pro-Tarif zusätzlich Optuna.
Ergebnis Sofort nutzbar im Browser, ohne Installation
Derselbe Ablauf vollständig lokal und offline-fähig. Projekte und Modelle bleiben als .dvp- und .dvm-Dateien auf eigener Hardware.
Ergebnis KI-Werkzeug für sensible Engineering-Daten
Lizenzen für einzelne Anwender, Teams und Unternehmen, auf Wunsch mit Trainingskontingent, Onsite-Workshop und Support. Rollen für Training und reine Vorhersage lassen sich trennen.
Ergebnis Ein Werkzeug für das ganze Team mit Einführung und Ansprechpartner
Daten als CSV-Tabelle laden, Trennzeichen und Spalten prüfen, Eingaben und Zielgröße wählen.
Verteilungen, Korrelationen, Data Size Analysis und Input Dropout ansehen.
Modelltyp wählen, konfigurieren, trainieren und Gütemaße prüfen.
Neue Fälle bewerten, Ergebnisse exportieren, Modell als .dvm sichern.
Ein neuronales Netz sagt die Restwanddicke eines hohlen Kunststoffteils aus den Prozessparametern vorher. Umgekehrt liefert es den Prozessparameter, der eine geforderte Wanddicke erzeugt. Ein Projekt mit Plastic Innovation.
→ Projekt ansehenEin in dAIve Predict trainiertes neuronales Netz sagt die Wärmeleitfähigkeit von Gasgemischen für Isolierglas vorher. Ein Demonstrationsfall auf Basis von Literaturdaten.
→ Projekt ansehen
CSV laden, Ein- und Ausgaben festlegen. Hier: vier Profilparameter, Ziel sind Widerstands- und Auftriebsbeiwert.
Echte Aufnahme der Web-App · Demo-Projekt NACA-Profile (Auftrieb und Widerstand)
Der Test startet direkt im Browser. Über Desktop- und Teamlizenzen sprechen wir gern persönlich.
