KI-Lösungen & Datenmanagement für Ihr Unternehmen

Praktische Künstliche Intelligenz, die wirklich nutzt: Machine Learning, Predictive Maintenance und datengetriebene Entscheidungen für den Mittelstand.

KI, die in der Praxis funktioniert – kein Hype, sondern Ergebnisse

Viele Unternehmen wissen, dass KI Potenzial bietet – aber nicht, wo genau und wie man anfängt. Wir entwickeln KI-Lösungen, die konkrete Probleme lösen: Ausfälle vorhersagen, Prozesse automatisieren, Daten auswerten und bessere Entscheidungen ermöglichen.

Predictive Maintenance – Maschinenausfälle vorhersagen
Computer Vision – Qualitätskontrolle & Bildverarbeitung
NLP & Dokumentenverarbeitung – Texte automatisch verstehen
Anomalieerkennung & Betrugsabwehr
KI-Assistenten & Chatbots (RAG, LLM-Integration)
Daten-Pipelines & MLOps für produktive KI-Systeme

Typische Anwendungsfälle

Predictive Maintenance

Sensordaten von Maschinen und Anlagen auswerten, Degradierungsmuster erkennen und Ausfälle vorhersagen – bevor sie passieren. Reduzierung ungeplanter Stillstandszeiten um bis zu 40 %.

Visuelle Qualitätskontrolle

Computer Vision erkennt Defekte, Abweichungen und Qualitätsmängel zuverlässiger und schneller als manuelle Inspektion – ideal für Produktion und Fertigung.

Dokumentenverarbeitung & NLP

Rechnungen, Verträge, E-Mails automatisch klassifizieren, extrahieren und weiterverarbeiten. Mit LLM-Integration (GPT, Claude) und RAG für Unternehmens-Chatbots.

Unser KI-Ansatz: Pragmatisch und produktionsfähig

Daten-Assessment

Welche Daten haben Sie? Welche Qualität? Welche KI-Anwendungsfälle sind realistisch erreichbar? Wir geben eine ehrliche Einschätzung.

Proof of Concept

Schneller PoC (2–4 Wochen) mit Ihren echten Daten zeigt, ob der Ansatz die gewünschten Ergebnisse liefert – bevor größere Investitionen folgen.

Produktive Implementierung

Integration in bestehende Systeme (ERP, MES, CRM), API-Design, Monitoring und Betrieb der KI-Modelle in der Produktion.

MLOps & Betrieb

Modell-Monitoring, automatisches Retraining, Drift-Erkennung und Versionierung – damit Ihre KI dauerhaft aktuell und akkurat bleibt.

KI-Technologie-Stack

ML & DL Frameworks

Python, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, LangChain, ONNX

Daten-Infrastruktur

Apache Spark, Kafka, Airflow, dbt, PostgreSQL, TimescaleDB, ClickHouse

MLOps & Deployment

MLflow, DVC, BentoML, Seldon, FastAPI (Model Serving), Kubeflow

LLM & Generative KI

Anthropic Claude, OpenAI, Mistral, Llama (On-Premises), RAG-Architekturen, Vector Stores

RAG & Generative KI – in Produktionssystemen

RAG aus echten Projekten

Retrieval Augmented Generation (RAG) ist bei uns kein Buzzword, sondern eine eingesetzte Technik. In mehreren produktiven Projekten — darunter HMI-Systeme für Haushaltsgeräte und biomedizinische Laborgeräte — haben wir RAG-basierte Kontextsuche direkt in Qt/QML-Anwendungen integriert. Die Kombination aus Large Language Models und unternehmenseigenem Kontext liefert präzise Antworten ohne Halluzinationen.

Unternehmens-Chatbots mit RAG

LLM + Vektordatenbank + Ihre Wissensbasis = ein Assistent, der korrekte Antworten aus Ihren eigenen Dokumenten, Handbüchern und Daten gibt – kein Halluzinieren.

On-Premises LLMs

Für datenschutzkritische Bereiche betreiben wir LLMs vollständig On-Premises – kein Datentransfer nach außen. Llama, Mistral, Phi auf Ihrer eigenen Infrastruktur.

KI in Embedded-Systemen

GenAI und RAG direkt in Qt/QML-Anwendungen und HMI-Systeme integriert – damit KI-Funktionen auch ohne Cloud-Anbindung im Gerät selbst verfügbar sind.

FAQ

Häufige Fragen zu KI-Projekten

Das hängt vom Anwendungsfall ab. Für Predictive Maintenance brauchen Sie in der Regel Zeitreihendaten über Monate. Für Bildklassifikation können schon einige hundert annotierte Bilder reichen (Transfer Learning). Wir helfen Ihnen, den Datenbedarf zu bestimmen und ggf. Strategien zur Datenanreicherung zu entwickeln.

Ja, und das ist oft sinnvoll – besonders bei sensitiven Produktionsdaten. Wir implementieren KI-Systeme sowohl in der Cloud als auch vollständig On-Premises. Open-Source-LLMs wie Llama können auf eigener Hardware betrieben werden, ohne Daten an externe Anbieter zu senden.

Ein PoC ist in 3–6 Wochen möglich. Die produktive Implementierung inklusive Integration in bestehende Systeme, Testing und Deployment dauert typischerweise 3–6 Monate. Komplexe MLOps-Infrastrukturen länger. Wir empfehlen immer einen PoC-First-Ansatz.

Über REST-APIs, Message Queues (Kafka, RabbitMQ) oder direkte SDK-Integration. Wir analysieren Ihre bestehende Systemlandschaft (ERP, MES, CRM, Datenbanken) und entwickeln eine Integrationsstrategie, die minimale Eingriffe in Bestandssysteme erfordert.

Ja – wenn der richtige Anwendungsfall gewählt wird. KI-ROI entsteht durch Kosteneinsparungen (weniger Ausschuss, weniger Stillstand, weniger manuelle Arbeit) oder durch Umsatzsteigerung (bessere Empfehlungen, schnellere Prozesse). Wir fokussieren auf Anwendungsfälle mit messbarem ROI innerhalb von 12 Monaten.

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In einem kostenlosen Erstgespräch identifizieren wir die 3 vielversprechendsten KI-Anwendungsfälle für Ihre Situation.

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