KI

KI-Engineering

KI, die nicht in der Demo stecken bleibt: Erst legen wir fest, welche Entscheidung besser werden soll und wie wir das messen – dann bauen wir das Modell.

Machine LearningPredictive AnalyticsMLOps und ModellbetriebGenerative KIBildverarbeitungNLP und LLM-Integration

Die meisten KI-Projekte bleiben in der Demo stecken, weil das Problem nicht vor dem Modell definiert und die betriebliche Realität nicht vor den Daten betrachtet wird. Wir beginnen am anderen Ende: Welche Entscheidung verbessern wir, welche Daten speisen sie, und wie messen wir das Ergebnis?

Neben der Modellentwicklung bauen wir auch die Umgebung, in der das Modell lebt: Datenpipeline, Versionierung, Monitoring und Feedback. Ein Modell, das nie in Produktion geht, schafft keinen Geschäftswert.

So arbeiten wir

Use-Case-AnalyseDie Entscheidungen finden, bei denen KI wirklich einen Unterschied macht.
DatenaufbereitungQuellen zusammenführen, bereinigen und annotieren.
ModellentwicklungModellwahl, die Erklärbarkeit und Kosten ebenso gewichtet wie Genauigkeit.
ProduktivsetzungBereitstellung als Dienst, Versionierung und Rollback-Plan.
MonitoringÜberwachung von Modelldrift, Genauigkeitsverlust und Kosten.
Interne KompetenzWissenstransfer und Schulung, damit Ihr Team das System übernehmen kann.

Was wir liefern

  • Ein Analysebericht mit Use Case und Erfolgskriterien
  • Eine Datenbewertung: was vorhanden ist, was fehlt, wie sauber es ist
  • Ein lauffähiges Modell, verglichen mit einer einfachen Baseline
  • Das Modell als Dienst bereitgestellt, mit Versionsverwaltung
  • Ein Leistungs-Dashboard und Alarmregeln
  • Übergabedokumentation und Schulung für Ihr Team

So gehen wir vor

1 · EntscheidungspunktWelche Entscheidung das Modell speist und was ein Fehler kostet, wird festgehalten.
2 · DatenbewertungHistorische Daten, Labels und Qualität werden realistisch gemessen.
3 · Baseline und ModellEin Modell, das eine einfache Regel nicht schlägt, geht nicht in Produktion.
4 · ProduktivsetzungEinführung in begrenztem Umfang, mit menschlicher Freigabe.
5 · Überwachung und ÜbergabeDie Leistung wird überwacht, Nachtraining wird Routine, Ihr Team übernimmt.

Wann es die richtige Wahl ist

  • Wenn eine wiederkehrende Entscheidung mit hohem Volumen schneller oder konsistenter getroffen werden soll
  • Wenn Informationen aus unstrukturierten Daten wie Dokumenten, E-Mails oder Bildern gewonnen werden sollen
  • Wenn ein Ereignis mit genügend Beispielen – Ausfall, Rücksendung, Verspätung – vorhergesagt werden soll

Wann es nicht die richtige Wahl ist

  • Wenn eine einfache Regel oder ein Bericht dasselbe leistet
  • Wenn es zu wenig Historie gibt und sie sich nicht erheben lässt
  • Wenn Fehler teuer sind und sich kein menschlicher Freigabepunkt einrichten lässt

Produkte, die wir dabei einsetzen

Fahrzeuganalyse

DNAEksper

Ein System, das ECU-Softwaredateien analysiert und einen strukturierten Prüfbericht erstellt.

AnalyseIntegritätBericht
AutomatischDateianalyse
HashIntegrität
WebhookBerichtsübergabe
DNAEksper — Screenshot
Instandhaltung & Asset-Management

Bainten

Instandhaltungssoftware, die Anlagen, Wartungspläne und Störungshistorie an einem Ort bündelt.

WartungsplanArbeitsauftragAnlagen
PeriodischWartung
MobilErfassung vor Ort
BarcodeAnlagenverfolgung
Bainten — Screenshot
Industriebetrieb

Bella SCADA

Browserbasierte Echtzeitüberwachung und -steuerung für kritische Infrastruktur.

ÜberwachungSteuerungAlarme
OPC UAProtokoll
ModbusFeldanbindung
WebOhne Client
Bella SCADA — Screenshot

Häufige Fragen

Wir haben wenig Daten – können wir trotzdem starten?

Genau das misst die Datenbewertung. Reicht es nicht, schlagen wir eine erste Phase zur Datenerhebung vor oder sagen offen, dass statt KI eine regelbasierte Lösung genügt.

Werden Daten an externe KI-Dienste gesendet?

Das wird zu Projektbeginn schriftlich festgelegt. Wo Daten das Haus nicht verlassen dürfen, kommen lokal laufende Modelle zum Einsatz.

Wie lange dauert ein Projekt?

Das hängt vom Umfang und vom Zustand der Daten ab. Den Zeitplan geben wir nach der Datenbewertung schriftlich und begründet.

Kann unser Team das Modell selbst betreiben?

Das ist unser Ziel. Datenpipeline, Modellversionen und Überwachungsregeln werden dokumentiert und übergeben.

Machen wir den ersten Schritt bei KI-Engineering.

In einem kurzen Kennenlerngespräch hören wir uns Ihren Bedarf an und teilen Umfang und Vorgehen schriftlich.