Eigene KI-Modelle trainieren: direkt im Unternehmen.
vKI Studio soll die produktive Datenbasis in einen kontrollierten Lernkreislauf überführen und Kunden befähigen, KI-Modelle näher am realen Prozess weiterzuentwickeln: ohne Freigabe, Versionierung und Qualitätssicherung aufzugeben.
Roadmap-Hinweis: vKI Studio ist als Entwicklungsthema mit Zielrichtung Q2/Q3 2026 eingeordnet. Der Zieltermin ist ein Planungsstand; Verfügbarkeit und Funktionsumfang werden projektspezifisch bestätigt.
Vom Prüfbetrieb zum Lernkreislauf
Heute übernimmt Vivaldi Datensammlung, Annotation, Training und Modellpflege überwiegend als Service. vKI Studio soll Fachanwender direkt einbeziehen: Bilder aus dem laufenden Prüfbetrieb lassen sich gezielt nach Artikel, Charge, Station, Zeitraum oder Qualitätsstatus auswählen, labeln und für ein Retraining nutzen.
Damit entsteht ein geschlossener Lebenszyklus: Produktive Prüfung → reale Ergebnisse → gezielte Datenauswahl → Labeling → Training oder Retraining → Vergleich verschiedener Modellversionen → erneuter, freigegebener Einsatz.
Labeling, Training, Retraining, Evaluation
- Bilder anhand fachlicher Kriterien für Trainings- oder Evaluationsdatensätze zusammenstellen
- Fehler beziehungsweise relevante Bildbereiche strukturiert labeln
- Bestehende Modelle mit zusätzlichen Bildern nachtrainieren
- Neue Modellversionen gegen bisherige Stände evaluieren
- Direkte Anbindung an die VIVALDI-Traceability-Daten für gezielte Datenauswahl
Warum das für Kunden relevant wird
- Keine externen Data Scientists für Labeling und Modelltraining nötig
- Maximaler Datenschutz: Daten verlassen nicht das Unternehmen
- Modelltraining profitiert direkt vom Fachwissen der eigenen Mitarbeitenden
- Eigenständige Optimierung produktiver Systeme ohne externe Abstimmungsschleifen
- Rollen, Freigabestatus, Versionierung und Rollback bleiben klar geregelt
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