Unsere Plattform bündelt Module, die direkt in bestehende Abläufe eingreifen: von der Datenaufbereitung bis zur automatisierten Berichterstattung. Jedes Modul lässt sich einzeln einführen und skaliert mit Ihrem Datenvolumen.
Module im ÜberblickWöchentliche Kennzahlenübersichten werden ohne manuelle Eingriffe erstellt und an die zuständigen Abteilungen verteilt. Das spart Stunden in der Nachbereitung und reduziert Übertragungsfehler.
Berichtsaufwand sinkt um bis zu 70 ProzentProduktionsauslastung, Lagerbestände oder Vertriebskennzahlen erscheinen auf einem zentralen Bildschirm. Die Ansichten lassen sich pro Rolle konfigurieren, sodass jede Abteilung nur die relevanten Werte sieht.
Entscheidungen auf Basis aktueller Daten statt WochenberichteMachine-Learning-Modelle erkennen Muster in historischen Daten und prognostizieren Nachfrage, Verschleiß oder Personalbedarf. Die Vorhersagen werden direkt in Planungstools übernommen.
Frühwarnung vor Engpässen und AusfällenDas System prüft eingehende Daten auf Vollständigkeit, Duplikate und Plausibilität. Abweichungen werden automatisch gemeldet, bevor sie sich auf Analysen auswirken.
Verlässliche Grundlage für jede AuswertungAlgorithmen überwachen kontinuierlich Messwerte und Prozessdaten. Ungewöhnliche Abweichungen lösen eine Benachrichtigung aus, damit Ihr Team frühzeitig reagieren kann.
Stillstandzeiten und Qualitätsverluste werden reduziertUnsere Plattform verbindet sich über Schnittstellen mit ERP-, CRM- und IoT-Lösungen. Die Daten bleiben dort, wo sie entstehen – die Analyse läuft parallel im Hintergrund.
Kein Umbau der vorhandenen IT-Landschaft nötigDamit keine Missverständnisse entstehen: Wir legen offen, was unsere Analysen leisten, wo die Grenzen liegen und wie wir mit Ihren Daten arbeiten.
Unter KI-Analyse verstehen wir den Einsatz von Machine-Learning-Modellen, die auf Ihre Unternehmensdaten trainiert werden. Das umfasst Mustererkennung, Prognosen und Anomalie-Detektion. Wir liefern keine generischen Empfehlungen, sondern Modelle, die auf Ihre spezifischen Prozesse und Datenquellen zugeschnitten sind.
Unsere Plattform integriert gängige Systeme wie ERP, CRM, Sensordaten aus der Produktion sowie strukturierte und unstrukturierte Datenbanken. Über standardisierte Schnittstellen (REST, SQL, CSV) binden wir Ihre bestehende Infrastruktur an. Falls Sie proprietäre Systeme nutzen, prüfen wir im Vorfeld die Anbindbarkeit.
Datenschutz ist fester Bestandteil unserer Architektur. Wir arbeiten nach dem Prinzip „Privacy by Design“: Daten werden pseudonymisiert oder anonymisiert, Zugriffe protokolliert und Verarbeitungen dokumentiert. Auf Wunsch unterstützen wir Sie bei der Datenschutz-Folgenabschätzung und der Abstimmung mit Ihrem Datenschutzbeauftragten.
Nach der Datenanbindung liefern wir innerhalb von zwei bis vier Wochen erste Dashboards und Deskriptivanalysen. Komplexere ML-Modelle, etwa für Predictive Maintenance, benötigen je nach Datenqualität und Projektumfang sechs bis zwölf Wochen. Den genauen Zeitplan definieren wir gemeinsam im Kick-off.
Nach dem Go-live begleiten wir Sie mit einem definierten Support-Paket. Dazu gehören Monitoring der Modellqualität, regelmäßige Retrainings und die Weiterentwicklung der Dashboards. Sie erhalten monatliche Reports zur Modellperformance und können bei Bedarf zusätzliche Analysefelder freischalten.
Von der ersten Datenaufnahme bis zum laufenden Betrieb vergehen in der Regel vier bis sechs Wochen. Danach liefert die Plattform kontinuierlich aktualisierte Prognosen und Handlungsempfehlungen.
Was unsere Kunden nach den ersten Monaten mit der Plattform berichten
Die Prognosemodelle haben unsere Lagerhaltung grundlegend verändert. Wir bestellen jetzt bedarfsgenau und sparen uns die teuren Expresslieferungen.
Lukas Friedl B.Sc. — Leiter Supply Chain, MaschinenbauDas Dashboard zeigt mir jeden Morgen die Kennzahlen, die wirklich zählen. Ich muss keine Reports mehr zusammenstellen, die Entscheidungswege sind deutlich kürzer geworden.
Sandro Pühringer MBA. — Geschäftsführer, LogistikunternehmenDie automatisierten Berichte ersetzen unsere wöchentliche Excel-Arbeit komplett. Das Team nutzt die gewonnene Zeit für die eigentliche Analyse statt für Datenaufbereitung.
Sonja Leitner — Abteilungsleitung Controlling, HandelDer Rollout war schneller als gedacht. Nach drei Wochen hatten wir die ersten Modelle im Produktivbetrieb und die Ergebnisse waren sofort plausibel.
Kevin Urban — IT-Projektleiter, Energieversorger