Landing AI

Was ist Landing AI

Landing AI ist ein Anbieter für datenzentrierte KI, der Unternehmen mit kleinen Datensätzen befähigt, Computer Vision vom Proof of Concept bis in die Produktion zu bringen. Die Visual AI Platform mit LandingLens und LandingLens on Snowflake vereinfacht MLOps, beschleunigt die Modellentwicklung und skaliert den Rollout auf Cloud und Edge. Mit Agentic Document Extraction und tiefem Deep-Learning-Know-how macht Landing AI Bild- und Dokumentverstehen zugänglich, reduziert Beschriftungsaufwand und erhöht die Modellqualität – für prüfbare, wiederholbare KI-Workflows.

Hauptfunktionen von Landing AI

• Datenzentrierter Workflow: Fokus auf kuratierte, qualitativ hochwertige Datensätze, Fehleranalyse und iterative Verbesserung statt reiner Modelltuning-Schleifen.
• LandingLens: No-/Low-Code-Umgebung zur Erstellung von Computer-Vision-Modellen für Klassifikation, Erkennung, Segmentierung und Anomalie-Fälle.
• MLOps-Optimierung: Versionierung von Daten und Modellen, reproduzierbare Trainingsläufe, Evaluierung und kontinuierliches Monitoring in einem konsistenten Prozess.
• LandingLens on Snowflake: Nutzung von Daten direkt in Snowflake; Workflows bleiben nah an den Daten für höhere Effizienz und Governance.
• Bereitstellung auf Cloud & Edge: Flexible Ausspielung über APIs/SDKs für Produktionsumgebungen, Fabriken und Geräte am Rand.
• Agentic Document Extraction: KI-gestützte Dokumentenextraktion zur Umwandlung unstrukturierter Inhalte in strukturierte Daten.
• Skalierbare Zusammenarbeit: Rollen, Freigaben und Audits unterstützen Teams aus IT, OT und Fachabteilungen.
• Effizienz bei wenig Daten: Schnellere Modellreife durch gezielte Datenerweiterung und Label-Qualität.

Für wen ist Landing AI geeignet

Ideal für Unternehmen, die Qualitätsprüfung, Defekterkennung und visuelle Automatisierung benötigen: Fertigung, Elektronik, Automotive, Pharma, Konsumgüter, Logistik und Einzelhandel. Geeignet für Data-Science-Teams, ML/AI-Ingenieure, Qualitätsmanager sowie Citizen Developer, die ohne tiefes KI-Know-how Computer-Vision-Lösungen aufbauen und skalieren möchten.

Wie man Landing AI verwendet

1. Projekt anlegen und Ziel definieren (z. B. Defekterkennung, Klassifikation, Segmentierung).
2. Bild- oder Dokumentdaten importieren und Datensätze strukturieren.
3. Labeln/Anreichern der Daten sowie Richtlinien für konsistente Annotationen festlegen.
4. Modell in LandingLens konfigurieren und Training starten.
5. Ergebnisse evaluieren, Fehlklassen analysieren und Daten iterativ verbessern.
6. Bestes Modell auswählen und über API/SDK auf Cloud oder Edge bereitstellen.
7. Leistung überwachen, Drift erkennen und den daten-zentrierten Zyklus fortführen.

Branchenspezifische Anwendungsfälle von Landing AI

Fertigung: Optische Qualitätskontrolle von Bauteilen, Defekterkennung in Echtzeit. Elektronik: Erkennung von Lötfehlern und Bauteilfehlbestückungen. Automotive: Sichtprüfung von Karosserie und Innenraum. Pharma/Medical: Verpackungs- und Etikettenprüfung. Logistik/Handel: Beschädigungserkennung bei Paketen, Regal- und Bestandsmonitoring. Backoffice: Agentic Document Extraction für Rechnungen, Lieferscheine und Formulare.

Preismodell von Landing AI

Die Plattform wird in der Regel als unternehmensorientierte Lösung mit modularen Komponenten (z. B. LandingLens, LandingLens on Snowflake, Agentic Document Extraction) angeboten. Details zu Lizenzen, Nutzungsumfang und möglichen Pilotphasen werden üblicherweise individuell abgestimmt. Für konkrete Konditionen empfiehlt sich die direkte Anfrage beim Anbieter.

Vorteile und Nachteile von Landing AI

Häufige Fragen zu Landing AI

• Frage 1: Was ist der Unterschied zwischen LandingLens und LandingLens on Snowflake?

  Antwort: LandingLens ist die Umgebung zur Erstellung und Operationalisierung von Vision-Modellen; LandingLens on Snowflake bringt diese Workflows näher an die in Snowflake liegenden Daten, um Effizienz und Governance zu erhöhen.

• Frage 2: Eignet sich Landing AI für kleine Datensätze?

  Antwort: Ja, der datenzentrierte Ansatz zielt darauf ab, mit gezielter Datenverbesserung und Iteration auch bei begrenzten Daten robuste Modelle zu erreichen.

• Frage 3: Kann ich Modelle auf Edge-Geräten betreiben?

  Antwort: Die Plattform unterstützt die Bereitstellung über APIs/SDKs, einschließlich Edge-Szenarien, abhängig von Zielumgebung und Hardware.

• Frage 4: Wie wird Monitoring und Retraining umgesetzt?

  Antwort: Über integrierte MLOps-Funktionen: Performance-Tracking, Fehleranalyse und datengetriebene Iterationen für kontinuierliche Verbesserung.

• Frage 5: Welche Datenarten werden unterstützt?

  Antwort: Primär Bild-/Videodaten für Computer Vision sowie Dokumente für die Agentic Document Extraction, je nach Anwendungsfall.

• Frage 6: Wie erfahre ich die Preise?

  Antwort: Preise und Pakete werden in der Regel individuell angeboten; Details erhalten Sie direkt beim Anbieter.