KI, die deine Halle versteht.
Kein GPT-Wrapper. Echte Modelle an echten Sensordaten, trainiert auf dein Werk — on-prem oder in der Cloud.
Predictive Maintenance
Motorströme, Vibration, Temperaturen → Vorhersage, wann die Anlage dichtmacht. Real: −90% Ausfallzeit.
Vision & QS
Bilderkennungs-Modelle für Oberflächenprüfung, Etiketten-OCR, Fehlerklassifikation. Läuft auf einer Jetson-Box im Schrank.
LLM-Copilot
Pflichtenhefte parsen, Bedienungsanleitungen durchsuchen, Instandhaltungs-Tickets automatisiert. Lokales LLM möglich.
Vier Schritte bis dein Problem gelöst ist.
Kennenlernen
15-Min-Call oder Ortstermin. Du erzählst das Problem, wir hören zu und stellen Rückfragen.
Konzept + Angebot
Binnen 5 Arbeitstagen liegt dir ein greifbares Konzept mit Festpreis oder Stunden-Korridor vor.
Umsetzung vor Ort
Wir sind auf der Baustelle, im Schrankbau oder am Code — je nach Phase. Wöchentlicher Status.
Abnahme + Schulung
Saubere Übergabe, Schulung deines Teams, Dokumentation digital. Danach bleiben wir erreichbar.
Spülzyklen vorhergesagt · Ausfall um 92% reduziert.
Sensoren aus bestehender SPS abgegriffen, LSTM-Modell mit 3 Monaten Daten trainiert, in TIA-Wartungsbaustein integriert.
Häufige Fragen
Müssen wir in die Cloud?+
Nein. On-Prem-Deployment auf Industrie-PC oder eigenem Server ist unser Standard für produktionskritische Fälle.
Wie viel Trainingsdaten brauchen wir?+
Für Predictive Maintenance oft 2–3 Monate historische Daten. Wir helfen auch beim Aufbau einer Datenpipeline.
Ist das DSGVO-konform?+
Bei On-Prem ja. Cloud je nach Anbieter; wir nutzen EU-basierte LLMs und verschlüsselte Datenpfade.
Kann die SPS-Sicherheit leiden?+
Nein. KI läuft nie im sicherheitskritischen Pfad. Sie macht Vorschläge — die SPS entscheidet.
Fabian hat unsere komplette Werkstatt neu verdrahtet. Sauber gearbeitet, ehrliche Kommunikation, Termin gehalten. Sowas ist selten geworden.
5 Minuten für dein Angebot. Und dann?
Der Generator weiter unten gibt dir sofort einen Preis-Korridor und ein PDF. Wenn's passt, rufen wir dich persönlich zurück.