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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
KPIs sind nicht transparent.
Beispiel: Dashboard mit Live-Alarmen.
Kennzahlen sind verstreut und nicht aktuell.
Dashboards bündeln Datenquellen und alarmieren bei Abweichungen.
Management trifft Entscheidungen auf Basis aktueller Zahlen.
