Wir können stolz verlauten, dass für fARniture die Produktentwicklung, das Pricing, das Marketing, der Vertrieb und der Aftersales Support aufgestellt sind, um mit unseren Kunden die Integration von fARniture umsetzen zu können und weitere gemeinsame Ziele verfolgen zu können.

Aktuell suchen wir eine Handvoll Pilotkunden, mit denen wir in einem WIN-WIN Szenario fARniture erstmalig in einen operativen Betrieb einführen. Gerne melden Sie sich einfach und unverbindlich bei uns, um mehr über die Vorteile unserer Lösung für Sie zu erfahren.

fARniture by Digitalich ermöglicht Einrichtungshäusern sowie Herstellern von Möbeln und Einrichtungsprodukten, ihren Kunden eine echte Vorschau ihrer neuen Einrichtung zu liefern: Mit 3D true-to-scale Modellen Ihrer Küchen, Tische und Sitzgelegenheiten bekommen Kunden auf ihren eigenen Geräten einen authentischen Eindruck Ihrer Produktpalette in ihrem eigenen Zuhause.

fARniture bringt Ihre Produkte direkt in die Wohnzimmer Ihrer Kunden – und begleitet Sie auf Wunsch durch den gesamten Prozess von der Digitalisierung Ihrer Produkte bis hin zur Auslieferung von Werbemitteln an Einrichtungshäuser. Für eine state-of-the-art Ergänzung Ihres Vertriebskonzepts durch schlüsselfertige Digitalisierung zum Anfassen.

Erfahren Sie hier mehr über fARniture: https://www.farniture.de/

artificial intelligence für moderne Datenanalyse

Künstliche Intelligenz befasst sich mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens und dem Maschinellen Lernen. Der Begriff ist insofern nicht eindeutig abgrenzbar, als es bereits an einer genauen Definition von „Intelligenz“ mangelt. Dennoch wird er in Forschung und Entwicklung sehr inflationär verwendet.

Digitalich hat sich im Rahmen des Heimrich Projekts insbesondere mit Machine Learning befasst – aber was ist das überhaupt?

Die einfachste Definition von maschinellem Lernen ist, dass die Technologie den Ansatz verfolgt, dass Computer die Ausführung von Aufgaben durch das Lernen aus Daten bewältigen, anstatt für die spezifische Aufgaben programmiert worden zu sein. Das Programm generiert also analog zu Menschen selbstständig Wissen aus datenbasierten Erfahrungen und kann dadurch eigenständig Lösungen zu unbekannten Problemen finden. Dazu analysiert ein Computerprogramm Beispieldatensätze und versucht darin bestimmte Muster und Gesetzmäßigkeiten zu erkennen. Das Ziel ist es, Daten intelligent miteinander zu verknüpfen und draus Zusammenhänge zu erkennen.

Wie sage ich dem Computer aber überhaupt, ursprünglich was richtig und falsch ist?

Hierzu gibt es zwei Ansätze: überwachte Lernalgorithmen und unüberwachte Algorithmen. Erstere werden mit Daten (Learning Sets) trainiert, die bereits die richtigen Antworten enthalten. Sie erstellen Modelle, die die Daten den Antworten zuordnen. Diese Modelle werden dann genutzt, um andere Verarbeitungen und Anwendungen zu ergründen. Unüberwachte Algorithmen hingegen lernen von Daten, die die richtigen Antworten nicht enthalten. Sie verwenden große und vielfältige Datensets (Big Data) zur eigenständigen Verbesserung.