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
Vom Datenfundament bis zur produktionsreifen 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. Medallion-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), auf Modell, Hardware und Arbeitslast abgestimmte Inferenz 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

Discovery-Sprints mit vorab vereinbartem Umfang, Datenzugang und Erfolgskriterien 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

Eine verlässliche Datenbasis für KI
Wir verbinden Datenquellen und Unternehmenssysteme, damit KI-Anwendungen auf nachvollziehbaren Informationen aufbauen.
Validierter Proof of Value
Wir vereinbaren Anwendungsfall, Datenzugang und Erfolgskriterien vor dem Start. Dauer und Umfang richten sich nach Datenreife, Integrationsbedarf und verfügbaren Ansprechpartnern.
Inferenz am Edge
Wir führen Modelle nahe an der Maschine aus. Die Inferenzlatenz hängt von Modell, Hardware und Arbeitslast ab; die gesamte Verarbeitungszeit umfasst zusätzlich Datenerfassung und Integration.
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

Ausgewählte Kundenprojekte

Market Science Algorithmen
Big Data & KI

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Implementierung von SAP S/4HANA mit 24×7-Support.

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KI-gestützte Drohnenüberwachung & BIM
Bauwirtschaft

KI-gestützte Drohnenüberwachung & BIM

KI-basierte Drohnen-LiDAR-Systeme als Teil von BIM.

40 % Zeitersparnis
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Industrie 4.0

Shopfloor-Workflows und Analysen

SaaS-Plattform für die digitale Transformation in der Autozulieferindustrie.

Echtzeit-Transparenz
Implementierung von Microsoft Dynamics CRM
Logistik

Implementierung von Microsoft Dynamics CRM

Implementierung von Microsoft Dynamics CRM mit 24/7-Support.

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