KI-Softwarelösungen
Unsere KI-Softwarelösungen entstehen dort, wo Standardsoftware besondere Prozesse nur unvollständig abbildet. Wir entwickeln individuelle KI-Software, international auch AI Software genannt, die Daten, Benutzeroberflächen, Automatisierungen und bestehende Systeme zu einer passenden Lösung verbindet.
Ein Agent übernimmt eine Aufgabe oder einen regulierten Workflow. Unsere individuellen Softwarelösungen bilden dagegen die Verknüpfungen vollständiger Workflows, eine vollumfängliche Oberfläche und die dazugehörige Datenstruktur ab.
Abläufe, Zuständigkeiten und Freigaben in einer passenden Oberfläche bündeln.
Daten kontrolliert mit bestehenden Systemen austauschen.
KI dort einsetzen, wo sie eine Entscheidung oder Bearbeitung sinnvoll unterstützt.
Wir entwickeln keine Standardschablone. Diese Bereiche zeigen, welche Arten von Anwendungen sich aus einem konkreten betrieblichen Bedarf heraus entwickeln lassen.
Interne Anwendungen bündeln wiederkehrende Abläufe, Zuständigkeiten, Freigaben, Statusänderungen und Benachrichtigungen in einem klaren digitalen Prozess.
Die Software liest Dokumente aus, erkennt relevante Inhalte, ordnet sie dem richtigen Vorgang zu und überträgt Daten kontrolliert in bestehende Systeme.
Eine zentrale, berechtigungsgesteuerte Suche macht Dokumente, Handbücher, Verträge und Projektdaten zugänglich und liefert Antworten mit nachvollziehbaren Quellen.
Digitale Portale erfassen Anliegen vollständig, strukturieren Fotos und Dokumente und bereiten den Vorgang für die weitere Bearbeitung vor.
Operative Daten werden zusammengeführt, Engpässe sichtbar gemacht und wiederkehrende Abweichungen frühzeitig erkannt.
Wir entwickeln lernende Systeme für komplexe Planungs- und Entscheidungsprobleme. Dabei können dynamische Daten, betriebliche Restriktionen, stochastische Unsicherheiten und unterschiedliche Zielgrößen berücksichtigt und modelliert werden.
Wir entwickeln schrittweise und mit realen Fällen. So bleibt die Lösung nah am Arbeitsalltag und lässt sich kontrolliert weiterentwickeln.
Fachliche Abläufe, Rollen und gewünschte Ergebnisse erfassen.
Anforderungen, Datenquellen und Schnittstellen nachvollziehbar prüfen.
Die entscheidenden Schritte in einer passenden Anwendung abbilden.
Funktion, Qualität und Akzeptanz mit echten Arbeitsfällen prüfen.
Die Lösung kontrolliert mit relevanten Systemen und Rollen verbinden.
Nutzung auswerten und die Anwendung gezielt weiterentwickeln.
Unsere Lösungen entstehen dort, wo bestehende Standardwerkzeuge einen wichtigen Prozess nicht vollständig oder nicht nachvollziehbar abbilden.
Forschung trifft Praxis
Zu unserem Know-how gehört ein im Rahmen einer Masterarbeit entwickeltes KI-Modell für die dynamische Produktionsplanung. Grundlage war ein realer, anonymisierter Anwendungsfall aus der Gießereibranche mit dem Ziel der Minimierung der Gesamtverspätung aller Aufträge.
Das System berücksichtigt neue Aufträge, Maschinenrestriktionen, Rüstzeiten, Personal, stochastische Unsicherheiten sowie Liefertermine und wurde unter unterschiedlichen Bedingungen mit etablierten Planungs- und Optimierungsverfahren verglichen.
Deep Reinforcement Learning · Transformer-Architektur · Simulation · Optimierung
Individuelle Anwendungen, die einen betrieblichen Prozess vollständig abbilden und Künstliche Intelligenz dort einsetzen, wo sie eine Bearbeitung oder Entscheidung wirklich unterstützt. Dazu gehören die Oberfläche, die Datenstruktur, die Freigaben und die Anbindung an bestehende Systeme. Ein Agent übernimmt eine Aufgabe, eine Softwarelösung trägt den ganzen Ablauf.
Nur die Sprache. AI steht für Artificial Intelligence, KI für Künstliche Intelligenz, gemeint ist in beiden Fällen Software, die Modelle für Erkennung, Bewertung oder Entscheidung nutzt. Im deutschen Sprachraum ist KI-Software der gängige Begriff, in internationalen Ausschreibungen und Produktbeschreibungen lesen Sie meist AI Software.
Wenn der Prozess der Grund für den Wettbewerbsvorteil ist oder wenn mehrere Standardwerkzeuge nur mit Handarbeit zusammenpassen. Wo eine bestehende Lösung den Ablauf gut abbildet, empfehlen wir sie. Wir prüfen deshalb zuerst, was sich weiterverwenden lässt, und entwickeln nur die Teile neu, die es wirklich braucht.
Der Aufwand richtet sich nach der Zahl der Prozessschritte, den nötigen Schnittstellen und der Qualität der vorhandenen Daten. Wir schneiden das Vorhaben deshalb in einen Prototyp und die Ausbaustufen danach. Nach dem Prototyp ist der Umfang belastbar einzuschätzen, und die Entscheidung über den weiteren Ausbau fällt auf einer echten Grundlage.
Das entscheiden wir vor der Umsetzung gemeinsam, weil es die Architektur bestimmt. Geklärt werden der Ort der Verarbeitung, die Rollen und Rechte, die Aufbewahrung, die Protokollierung und die Frage, welche Daten ein Modell überhaupt sehen darf. Für sensible Abläufe kommen auch lokal betriebene Modelle infrage.
Wir entwickeln schrittweise und mit realen Fällen, damit früh etwas Benutzbares entsteht. Zuerst kommt ein Prototyp für die entscheidenden Schritte, der mit echten Arbeitsfällen getestet wird. Erst danach folgen die Integration in die umliegenden Systeme und der Rollout. Wie schnell das geht, hängt vor allem an der Datenlage und an den Schnittstellen.
