07/06/2017

Digitale Geschäftsmodelle – speziell für KMU!

Unterhält man sich mit den Führungspersonen von Schweizer KMUs, ist fast immer von neuen digitalen Geschäftsmodellen die Rede. Doch gleichzeitig ist eine gewisse Unsicherheit

29/05/2017

TensorFlow

LeanBI ist konstant auf der Suche nach neuen Technologien um innovative Geschäftsmodelle zu entwickeln und neue Projekte zu starten. Eine solche Technologie präsentieren wir

18/05/2017

DEFL - Digitale Transformation im KMU - Jetzt Mal konkret!

In der Schweizer KMU-Landschaft ist eine stark wachsende Unruhe spürbar: Zwar ist erkannt, dass es sich bei der Digitalisierung um wesentlich mehr als nur

27/03/2017

Seminar-Rückblick “Data Science in der Industrie 4.0”

Die mentale Hürde ist wie so oft die höchste: Zwar spricht beinahe jeder von der Notwendigkeit und Unaufhaltsamkeit der Digitalisierung (auch) in der Industrie,

16/03/2017

DEFL - Digitale Transformation im KMU - Programm

Jeder spricht von ihr: der digitalen Transformation. Und im industriellen Bereich ist durchaus eine deutliche Unruhe und Verunsicherung bzgl. konkreter Ansätze und Einstiegsmöglichkeiten spürbar.

15/03/2017

Die drei Szenarien der Anomalieerkennung

In einem realen Problemfall sind die zur Verfügung stehenden Daten nicht immer die, welche man im Idealfall gerne hätte. Oft ist es teuer, schwierig

03/03/2017

Big Data in der Prozessindustrie: Rückblick auf die Dechema

  Geboten wurden uns am Praxisforum der Dechema zum Thema Big Data in der Prozessindustrie eine spannende Mischung aus Impulsvorträgen, Erfahrungsberichten und Anbietervorträgen. Und

20/02/2017

Die drei verschiedenen Arten von Anomalien

Der dritte Artikel unserer Anomalie-Reihe beschreibt die verschiedenen Arten von Anomalien, die man üblicherweise vorfindet. Wir können die Anomalien in drei Gruppen einteilen: Punktuelle,

13/02/2017

Einladung Seminar: Data Science in der Industrie 4.0

  Am Dienstag, 21. März 2017 führen wir zusammen mit unserem Partner M&F Engineering AG ein einzigartiges Seminar zum Thema „Praktischer Einsatz von Machine

10/02/2017

Die fünf grössten Schwierigkeiten der Anomalieerkennung

In diesem zweiten Artikel unserer Anomalieerkennungs-Reihe stellen wir die Schwierigkeiten bei der Anomalieerkennung dar. Wir lassen hier den Prozess der Erhebung und Speicherung der

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