Ihr individueller Weg in der Datenrevolution.
Industrial AI strukturiert industrielle Daten – mit einem modularen Pipeline Constructor für Datenanalysen und KI-Modelle, die Wertschöpfung in Business Cases ermöglichen.
Unsere Technologie im Überblick.
Unser Pipeline Constructor ermöglicht es uns, Code-Bausteine zu bauen, zu sammeln und flexibel zu kombinieren – offen angebunden an Ihre bestehenden Systeme, egal ob es sich um Zeitreihen (z. B. Vibrations- & Temperaturkurven), Prozess- bzw. Steuerungsdaten, Bilddaten oder Qualitäts- & Logdaten handelt. Wir sind überzeugt: Die Zukunft der KI liegt in industriellen Daten – deshalb haben wir uns genau darauf spezialisiert.
Das Ergebnis:
Strukturierte Daten → Wiederverwendbare Pipelines → Messbare Business Cases
– exakt unser Claim.
Und weil jede Umgebung anders ist, übernehmen wir bei Bedarf auch die komplette Entwicklung und Implementierung Ihrer Analysen und KI-Modelle – gemeinsam mit Ihrem Team oder als schlüsselfertige Lösung.
So hilft Industrial AI bei Ihren Pain Points.
Verwertbare Daten
finden
Unsere Data-Readiness-Checks identifizieren Lücken, standardisieren Formate und zeigen, welche Sensor-, Prozess- oder Bilddaten sofort nutzbar sind.
Daten konkret
nutzen
Der Pipeline Constructor schlägt passende Analyse- und KI-Bausteine vor: Drag-and-Connect statt monatelangem Skripten.
Echte Business Cases realisieren
Vorkonfigurierte Starter-Kits liefern in weniger als 6 Wochen messbare KPI, z. B. weniger Ausschuss oder Energieverbrauch.
Skalierbare Strukturen aufbauen
Jede freigegebene Komponente steht weiteren Use Cases zur Verfügung.
Zusammenarbeit & Referenzen.
Unternehmen auf jedem Data Readiness Level vertrauen auf Industrial AI – ein Zeichen unserer Flexibilität und branchenübergreifenden Einsatzfähigkeit:
- Maschinen- & Anlagenbau: Datenbegleitete Entwicklung, Condition Monitoring in der Produktion
- Retail & Konsumgüter: Qualitätssicherung, Supply-Chain-Optimierung
- Automotive & Mobilität: Von der Produktentwicklung über die Fertigung bis zur vernetzten Logistik
- Energie & Infrastruktur-Netze: Lastprognosen, Asset-Health, Betriebsoptimierung
Ob Prototyp oder Serienbetrieb: Unsere Komponentenbibliothek passt sich jeder Datenlandschaft an und erzeugt messbaren Mehrwert – von reduziertem Produktionsausfall bis zu schnelleren Daten-Insights.
Unsere Erfahrungen aus Referenzprojekten.
Unsere Projektphilosophie.
Jedes Industrial AI Projekt beginnt mit einer klaren wirtschaftlichen Fragestellung und endet mit einer einsatzreifen Pipeline, die echten Mehrwert liefert – ohne dass Ihre Daten Ihr Werksgelände verlassen.
Wir arbeiten iterativ, setzen auf unsere modulare Komponentenbibliothek und befähigen Ihr Team Schritt für Schritt, selbstständig weitere Use Cases umzusetzen.
Was uns ausmacht.
Schnell. Modular. Transparent. Dank vorkonfigurierter Bausteine liefern wir bereits nach weniger als sechs Wochen einen lauffähigen Prototyp, der in Ihre IT-Landschaft integriert ist. Komponenten aus jeder Projektphase sind in zukünftigen Lösungen wiederverwendbar. Voller Code- und Modellzugriff sorgt dafür, dass Ihnen Ihr Know-how strukturiert und transparent zur Verfügung steht.
Unser ganzheitlicher Blick auf Projektumfelder profitiert von Expertenwissen in verschiedensten Bereichen. Ein solides Team mit einer KI-Erfahrung von in Summe über 15 Jahren gewährleistet kurze Entscheidungswege und hohe Flexibilität.
Roadmap für unsere Zusammenarbeit.
Wir übernehmen gesellschaftliche Verantwortung.
Wenn Sie als soziale Einrichtung oder gemeinnützige Organisation sich Unterstützung bei Ihren Datenprojekten wünschen, bieten wir ehrenamtliche Dienstleistungen an. Kontaktieren Sie uns und wir schauen uns die Möglichkeiten gemeinsam an.
Unsere Vision.
Pipeline Constructor von Industrial AI – unser Herzstück, das Analyse- und KI-Bausteine in Minuten zu produktionsreifen Pipelines verbindet.
Der Pipeline Constructor ist aktuell in unseren eigenen Kunden- und Forschungsprojekten im Einsatz und soll in Zukunft als Software-as-a-Service verfügbar sein, damit Sie ihn eigenständig für neue Use Cases nutzen können.
Features: Vier Elemente für optimale Usability.
- Baustein-Katalog: Versionierte Code-Module für Ingestion, Feature Engineering, Modelle & Deployment.
- Component Recommender: Analysiert Daten & Ziel-KPI und empfiehlt automatisch die optimalen Bausteine oder vortrainierten Modelle.
- Pipeline Constructor Interface: Verbindet empfohlene Bausteine per Drag-and-Connect UI oder API zu lauffähigen Pipelines.
- Plattformunabhängiger Analyse-Code: Wird automatisch kombiniert und läuft ohne unseren Zugriff auf Ihre Daten direkt in Ihrer Infrastruktur.
Architektur: Unsere Plattform besteht aus drei Ebenen.
- Datenebene – Unsere Algorithmen analysieren Ihre vorhandenen Maschinen-, Prozess- und Bilddaten direkt in Ihren Systemen. Sie erkennen automatisch die entscheidenden Dateneigenschaften und wählen die passenden Input-Komponenten – ganz ohne Datenabzug oder zusätzliche Konnektoren.
- Component-Store-Ebene – Hier werden Analyse- und KI-Bausteine versioniert, mit Metadaten versehen und durch den Component Recommender automatisch empfohlen.
- Runtime – Der automatisch generierte Analyse-Code läuft containerisiert oder als leichtgewichtiges Paket in Ihrer vorhandenen Umgebung – vom Edge-Rechner bis zur Cloud. Start, Zeitplanung und Monitoring steuern Sie mit den Tools, die Sie ohnehin bereits einsetzen.
Alle Ebenen können on-premise oder in Ihrer Private Cloud betrieben werden – Industrial AI benötigt dabei keinen Zugriff auf Ihre Daten oder Modelle.
Research.
Unsere Technologie ist das Ergebnis einer engen Zusammenarbeit mit führenden Forschungs- und Industriepartnern – und wir treiben sie weiter voran: In mehreren Forschungsinitiativen arbeiten wir daran, die Modularisierung von Datenanalyse- und KI-Modellen stetig zu verbessern und neue Standards für skalierbare Industrial AI Lösungen zu setzen.
Forschungslinien 2025 – 2026.
- Modularisierung von Data-Science-Anwendungen für Redispatch 2.0 – Standardisierte Bausteine für Prognose, Optimierung und XAI im Stromnetzbetrieb.
- Modularisiertes Feature Engineering für Low-Context-Bilderkennung – Übertragbare Pipeline-Bausteine für optische Qualitätsprüfung ohne Referenzdaten.
- Skalierbare Attributstrukturen für Funktionskomponenten – Metadaten-Schema zur Versionierung und Kompatibilitätsprüfung tausender Module.