Bereits seit einigen Monaten ist NEDGEX Teil des sogenannten Konsortialprojekts der KEX AG im Bereich KI/AI.
Die KEX AG ist eine Ausgründung der Frauenhofer-Gesellschaft und der RWTH Aachen. Insgesamt 20 Firmen, darunter Namen wie Miele oder Stihl, gehören diesem Netzwerk an.
Innerhalb dieser Partnerschaft werden jetzt verschiedene KI-Projekte in die Tat umgesetzt. NEDGEX freut sich, dass unser Projektansatz von den Partnern zur Umsetzung gewählt wurde.
In Anlehnung an die Masterarbeit zum Thema “Strategic Foresight” von Michael Winter haben wir einen Teil dieses Prozesses gewählt, um diesen per KI zu automatisieren. Wir möchten durch das automatische Auslesen und Filtern von Inhalten relevanter Websites von “konkurrierenden” Startup-Labs und Digitaleinheiten sowie das Auswerten wissenschaftlicher Artikel und Patentdatenbanken einen Überblick über Marktbewegungen und automatisch kuratierte Informationen über die Projekte im Innovationsumfeld des Maschinenbaus gewinnen. Auf dem Grafik oben, wird der Case nochmals detailliert beschrieben. Die Umsetzung ist für die nächsten drei Monate geplant.
Das Thema klingt interessant? Kontaktiert gerne Dominik Meier, um mehr zu erfahren: dm@nedgex.com.
Ihr habt auch eine Idee für ein Innovationsprojekt oder wollt mehr über unsere Projekte erfahren? Dann schaut auf www.nedgex.com vorbei oder kontaktiert uns über hello@nedgex.com.
AI consortium project with KEX AG – NEDGEX project approach enters implementation phase
For several months already, NEDGEX has been part of the so-called consortium project of KEX AG in the field of AI.
KEX AG is a spin-off of the Frauenhofer-Gesellschaft and RWTH Aachen University. A total of 20 companies, including names such as Miele and Stihl, belong to this network.
Within this partnership, various AI projects are now being put into action. NEDGEX is pleased that our project approach has been chosen by the partners for implementation. Following the master thesis on “Strategic Foresight” by Michael Winter, we have chosen a part of this process to automate via AI. We aim to gain an overview of market movements and automatically curated information about projects in the innovation environment of mechanical engineering by automatically reading and filtering content from relevant websites of “competing” startup labs and digital entities, as well as evaluating scientific articles and patent databases. On the graphic above, the case is described in detail. The implementation is planned for the next three months.
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