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Anwendungen

Wo unsere Lösungen wirken

Ausgewählte Use-Cases aus der Praxis.

Manuelle Schritte führen zu Verzögerungen.

Beispiel: Rechnungen automatisch erfassen und buchen.

Routineabläufe binden Personal und verzögern Freigaben.

Workflows in n8n orchestrieren E-Mails, APIs und Datenbanken vollautomatisch.

Spart bis zu 10 Stunden pro Woche und reduziert Fehlerquellen.

Prozessautomatisierung

E-Mails werden nicht zeitnah beantwortet.

Beispiel: Tickets aus Kundenanfragen generieren.

E-Mails bleiben liegen und Anfragen gehen verloren.

Ein Sprachmodell liest Postfächer, klassifiziert Inhalte und beantwortet Standards.

Kunden erhalten Antworten in Minuten statt Tagen.

Agenten-Systeme

Ausfälle werden erst nach Stillstand erkannt.

Beispiel: Vibrationsdaten zur Restlebensdauer nutzen.

Maschinenstillstand wird erst nach dem Ausfall erkannt.

Sensorik sammelt Schwingungs- und Temperaturdaten zur Ausfallprognose.

Vermeidet teure Stillstände und verlängert Wartungsintervalle.

Predictive Maintenance

Fehlerhafte Teile passieren die Linie.

Beispiel: Kamera erkennt Kratzer auf Metall.

Fehlerhafte Teile passieren die Sichtprüfung.

Kameras und ML-Modelle prüfen jedes Bauteil inline.

Reduziert Ausschuss und Nacharbeit deutlich.

Qualitätskontrolle

Daten liegen in isolierten Systemen.

Beispiel: MQTT- und REST-Quellen in einer DB bündeln.

Daten aus Anlagen und Sensoren sind über viele Systeme verteilt.

Gateways sammeln MQTT, REST und Modbus in einer Datenbank.

Alle KPIs sind zentral verfügbar – ohne Insellösungen.

IoT-Datenaggregation

Modelle lassen sich schwer ausrollen.

Beispiel: Docker-Container per OTA aktualisieren.

Modelle lassen sich schwer auf Edge-Geräten aktualisieren.

Containerisierte Deployments erhalten OTA-Updates und Monitoring.

Minimiert Wartungsaufwand und Ausfallzeiten.

Edge-AI Integration

Visuelle Prüfung kostet Zeit.

Beispiel: OCR liest Seriennummern automatisch.

Visuelle Prüfungen kosten Zeit und sind fehleranfällig.

OCR und Objekterkennung erfassen Seriennummern und Merkmale automatisch.

Beschleunigt Prozesse und erhöht die Genauigkeit.

Computer Vision

KPIs sind nicht transparent.

Beispiel: Dashboard mit Live-Alarmen.

Kennzahlen sind verstreut und nicht aktuell.

Dashboards verknüpfen Datenquellen und liefern Alarme in Echtzeit.

Transparente KPIs erlauben schnellere Entscheidungen.

Analytics & Reporting