(openPR) Zorneding/München, 3. Juni 2025 – Xplain Data ist ab sofort Teil von Siemens Xcelerator. Siemens Xcelerator ist eine offene digitale Business-Plattform, die Unternehmen dabei unterstützt, ihre digitale Transformation zu beschleunigen. Über ein sich kontinuierlich weiterentwickelndes Partnerökosystem sowie einen wachsenden Marktplatz erhalten Kunden Zugang zu innovativen Technologien und Lösungen.
Als offene digitale Business‑Plattform verfolgt Siemens Xcelerator die Idee, Unternehmen über ein kuratiertes Portfolio von Hardware für IoT, Software und digitale Angebote von Siemens in einem starken Partnerökosystem bei der digitalen Transformation zu unterstützen.
Xplain Data wurde aufgrund seiner patentierten Causal AI Lösung für die Analyse komplexer Produktionsdaten in das Programm von Siemens aufgenommen, um gemeinsam datengetriebene Optimierungsprojekte entlang der gesamten Wertschöpfungskette realisieren zu können. Die Technologie von Xplain Data fügt sich dabei reibungslos in die auf der Plattform verfügbaren Daten- und Integrationsservices ein und erweitert das Ökosystem um zusätzliche Analyse- und Automatisierungsfunktionen über den gesamten Produkt- und Produktionslebenszyklus hinweg.
„Diese Kooperation basiert auf einer bereits erfolgreichen Zusammenarbeit mit Siemens im Bereich der PCB-Produktionsoptimierung“, so Dr. Michael Haft, CEO von Xplain Data. „Unsere Causal AI Lösung eröffnet neue Potenziale zur Optimierung industrieller Fertigungsprozesse durch die Identifikation kausaler Ursachen für Produktionsprobleme in der diskreten Fertigung.“
Causal AI mit ObjectAnalytics: Ursachen verstehen statt nur Korrelationen erkennen
Die Causal AI Algorithmen von Xplain Data arbeiten auf Basis der patentierten ObjectAnalytics-Technologie, die eine objektzentrierte Sicht auf Geschäftsdaten ermöglicht. Dabei werden sämtliche Informationen zu einem Geschäftsobjekt – etwa einem Werkstück oder einer Maschine – in einer einzigen Objektinstanz zusammengeführt. Dies erlaubt eine ganzheitliche Analyse aller Produktionsschritte ohne Feature Selektion und deckt automatisiert kausale Zusammenhänge hinter Qualitätsproblemen und Prozessabweichungen auf.
