Unternehmen
Produktentwicklung

Nicht das Modell ist das Problem. Sondern alles darum herum.

Die Lücke zwischen KI-Ambition und KI-Umsetzung wächst - nicht weil Ideen fehlen, sondern weil die meisten Unternehmen ein Datenarchitektur-Problem haben, kein KI-Problem. Getrennte ERPs, CRMs, Legacy-Middleware. Wir bauen keine KI-Modelle. Wir bauen die Infrastruktur, die KI nutzbar macht - Integrationen, Datenpipelines und Systemverbindungen, die auf belastbaren Daten basieren, nicht auf Sand.

WICHTIGE DIENSTLEISTUNGEN
Von Datenfundament bis produktionsreifer KI

Der Mittelstand ist bereit - aber nicht für Wissenschaftsprojekte. Fertiger und Händler wollen messbare Ergebnisse: Order-to-Cash, das funktioniert. Field-Service-Daten, die fließen. Vertrieb, der Echtzeit-Bestände sieht. KI, die sich nicht mit diesen Realitäten verbindet, ist eine Demo, keine Lösung. Jeder Baustein hier verbindet sich mit Ihren Enterprise-Systemen und liefert messbaren Mehrwert.

01

Enterprise Lakehouse & Datenarchitektur

Wir konsolidieren Ihre fragmentierte Datenlandschaft in einer einheitlichen Lakehouse-Architektur auf Databricks Delta Lake oder Snowflake. Medaillon-Architektur (Bronze/Silber/Gold), dbt-Transformationsschichten und eine verlässliche Datenbasis - damit KI nicht auf Sand baut, sondern auf Fakten.

#Databricks #Snowflake #MedallionArchitecture #dbtCore #UnityCatalog

02

Echtzeit-Shopfloor & Streaming Analytics

Streaming-Pipelines mit Apache Kafka und Azure Event Hubs für OPC-UA- und MQTT-Sensordaten aus Ihren Produktionsanlagen. Echtzeit-OEE-Dashboards in Power BI, die sofortiges Eingreifen ermöglichen - nicht Berichte von gestern.

#ApacheKafka #AzureEventHubs #OPCUA #MQTT #PowerBI #OEEAnalytics

03

Predictive Maintenance & Zeitreihenanalyse

ML-gestützte Predictive-Maintenance-Pipelines, die Sensordaten erfassen, Anomalien mit Databricks Structured Streaming verarbeiten und automatisch Instandhaltungsaufträge in Ihrem SAP PM-Modul auslösen. Von reaktiv zu proaktiv - messbar.

#PredictiveMaintenance #Databricks #TimeSeriesML #OPCUA #SAPIntegration

04

SAP Joule & BTP AI Core - Generative KI im ERP

SAPs generative KI-Plattform mit BTP AI Core als LLM-Orchestrierungslaufzeit. Grounded-Inferenz-Pipelines mit RAG über Datasphere-Semantikschichten, Azure-OpenAI-Modelle und vollständige Stammdaten-Nachvollziehbarkeit - keine halluzinierten Ergebnisse, sondern auditierbare Antworten aus Ihren Daten.

#SAPJoule #BTPAICore #AzureOpenAI #RAG #GroundedLLMs #Datasphere

05

Computer Vision & Industrielle Qualitätssicherung

Automatisierte Fehlererkennung mit YOLO-Modellen und Azure AI Vision. Inferenz direkt am Edge (Azure IoT Edge, NVIDIA Jetson), Latenzen unter 10 ms an der Fertigungslinie und nahtlose Integration in Ihre Qualitätsmanagementsysteme.

#ComputerVision #AzureAIVision #EdgeComputing #NVIDIAJetson #DefectDetection

06

Intelligent Document Processing (NLP)

NLP- und Hugging-Face-Extraktionsmodelle für Rechnungen, Lieferscheine und technische Spezifikationen. Datenabgleich mit ERP-Stammdaten und BAPI-Übergabe an Buchhaltungsworkflows - damit Dokumente nicht in Postfächern verschwinden, sondern in Prozessen.

#DocumentIntelligence #NLP #HuggingFace #SAPBAPI #ProcessAutomation

07

Agentic AI & Autonome Unternehmens-Workflows

Multi-Agenten-Systeme mit LangGraph und Microsoft Semantic Kernel, die ERP-Abfragen, Lieferantenabgleich und Beschaffungsaufträge autonom ausführen. Jede autonome Aktion wird durch strikte Human-in-the-Loop-Freigabe gesteuert - volle Kontrolle, keine Black Box.

#AgenticAI #LangGraph #SemanticKernel #MultiAgentSystems #HumanInTheLoop

08

Data Governance & MLOps-Plattform

Microsoft Purview für automatisierte Datenkatalogisierung und Lineage, Databricks MLflow für Model Registry und Drift Detection. DSGVO-konforme Architekturen für regulierte Industrieumgebungen - weil KI ohne Vertrauen und Compliance nicht skaliert.

#DataGovernance #MicrosoftPurview #MLOps #UnityCatalog #DSGVOCompliance

09

KI-Strategie & Proof-of-Value Sprints

Strukturierte 4- bis 6-wöchige Discovery Sprints mit klarem ROI-Fokus. Architektur-Assessments, Data-Readiness-Bewertung, Rapid Prototypes und eine Produktions-Roadmap - damit Sie wissen, was geht, was es kostet und was es bringt, bevor Sie investieren.

#AIStrategy #ProofOfValue #DataReadiness #ArchitectureRoadmap #ROI

85 %
Bessere Entscheidungsfindung:
der KI-Projekte scheitern an fehlender Datenintegration, nicht an Modellqualität
4–6 Wochen
Gesteigerte Effizienz: Automatisierung und
vom Discovery Sprint bis zum validierten Proof-of-Value
< 10 ms
Zuverlässigkeit von KI-Modellen:
Inferenzlatenz bei Edge-basierter Computer Vision
LEISTUNGEN IM DETAIL
Was unser Data-&-AI-Angebot konkret umfasst

Die entscheidenden Gespräche drehen sich nicht darum, welche Plattform man wählt. Sondern wer die End-to-End-Implementierung tatsächlich liefern kann - Architektur, Integration, Go-Live - ohne 24-Monats-Timeline und siebenstellige Beraterrechnung.

  • Bewertung Ihrer Datenreife, Systemlandschaft und KI-Potenziale. Ergebnis: eine priorisierte Roadmap mit klaren Use Cases, Architekturentscheidungen und ROI-Prognosen - keine PowerPoint-Strategie, sondern ein Implementierungsplan.
  • Identifikation von Quick Wins und langfristigen Investitionsfeldern auf Basis Ihrer tatsächlichen Datenqualität, Systemintegration und organisatorischen Reife.
  • Executive-fähige Entscheidungsvorlage mit Kostenszenarien, Risikobewertung und klarer Build-vs-Buy-Empfehlung pro Use Case
  • Aufbau und Betrieb von Lakehouse-Architekturen, Streaming-Pipelines und Integrationsschichten zwischen SAP, Salesforce, Dynamics 365 und Legacy-Systemen. Die Grundlage, ohne die keine KI-Initiative produktionsreif wird.
  • Durchgängige Datenpipelines von der Quellenextraktion über Transformation und Qualitätssicherung bis zur Bereitstellung in analytischen und operativen Zielsystemen.
  • Infrastruktur-as-Code mit Terraform, automatisierte Datenqualitäts-Gates mit Great Expectations und Unity Catalog für granulare Zugriffskontrolle.
  • Entwicklung, Training und Deployment von ML-Modellen für Predictive Maintenance, Nachfrageprognose, Qualitätsvorhersage und Prozessoptimierung. Von der Feature-Engineering-Phase bis zum produktiven MLflow-Registry-Eintrag.
  • Automatisierte Retraining-Pipelines mit Drift Detection, damit Modelle auch nach Veränderungen in der Datenbasis zuverlässig bleiben.
  • A/B-Testing-Frameworks und Shadow-Deployments für risikoarme Modellaktualisierungen in produktiven Umgebungen.
  • Grounded RAG-Pipelines, Agentforce-Agenten, SAP Joule-Aktivierung und individuelle LLM-Anwendungen - auf Ihren Daten, in Ihren Systemen, mit voller Nachvollziehbarkeit und Human-in-the-Loop-Kontrolle.
  • Prompt Engineering, Fine-Tuning und Guardrail-Konfiguration für unternehmenskonforme Ausgaben - keine generischen Antworten, sondern auditierbare Ergebnisse auf Basis Ihrer Stammdaten.
  • Kostenoptimierung durch intelligentes Routing zwischen Modellgrößen (GPT-4o, GPT-4o-mini, Open-Source-Modelle) je nach Anwendungsfall und Latenzanforderung.
  • Industrielle Bildverarbeitung für Qualitätskontrolle, Zählung, Klassifikation und Anomalieerkennung. Training, Edge-Deployment und Integration in bestehende QMS- und MES-Systeme.
  • Annotationspipelines, Transfer Learning und automatisierte Modellvalidierung — von der ersten gelabelten Charge bis zum produktiven Inline-Inspektionssystem.
  • Hardware-Beratung für Kamerasysteme, Beleuchtung und Edge-Compute-Module (NVIDIA Jetson, Azure IoT Edge) abgestimmt auf Ihre Fertigungsumgebung.
  • Extraktion, Klassifikation und Routing von unstrukturierten Dokumenten. Von der Rechnungsverarbeitung über Lieferschein-Matching bis zur automatisierten Vertragsdatenextraktion - mit ERP-Rückschreibung.
  • Integration in Ihre bestehenden Dokumentenmanagementsysteme (SharePoint, SAP DMS, OpenText) mit regelbasierter und KI-gestützter Klassifikation.
  • Messbare Reduktion manueller Erfassungsarbeit - typischerweise 60–80 % weniger Touchpoints pro Dokumentenprozess.
  • Datenkatalogisierung, Lineage-Tracking, Modellüberwachung und Drift Detection im laufenden Betrieb. DSGVO-konforme Architekturen, Unity Catalog Zugriffssteuerung und quartalsweise Modell-Performance-Reviews.
  • Rollen- und richtlinienbasierte Datenzugriffskontrolle über alle Umgebungen - Entwicklung, Staging, Produktion - mit vollständiger Audit-Nachvollziehbarkeit.
  • Proaktives Monitoring von Modellqualität, Feature-Drift und Data-Pipeline-Gesundheit, damit Ihre KI-Systeme zuverlässig bleiben, nicht nur beim Launch.
Referenzprojekte

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