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

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

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

Browserbasierte Echtzeitüberwachung und -steuerung für kritische Infrastruktur.

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.
Das wird zu Projektbeginn schriftlich festgelegt. Wo Daten das Haus nicht verlassen dürfen, kommen lokal laufende Modelle zum Einsatz.
Das hängt vom Umfang und vom Zustand der Daten ab. Den Zeitplan geben wir nach der Datenbewertung schriftlich und begründet.
Das ist unser Ziel. Datenpipeline, Modellversionen und Überwachungsregeln werden dokumentiert und übergeben.
In einem kurzen Kennenlerngespräch hören wir uns Ihren Bedarf an und teilen Umfang und Vorgehen schriftlich.