Europäische Hersteller setzen verstärkt auf Industrial AI—Digital Twins, Predictive Maintenance, KI-gestützte Qualitätskontrolle. Die meisten stecken bei PowerPoint fest. Ich helfe Ihnen, Industrial AI zu liefern, die tatsächlich auf dem Shopfloor läuft.
Siemens hat auf der CES 2026 neun Industrial Copilots und einen Digital Twin Composer vorgestellt. Wo stehen Sie auf dieser Kurve?
MES-Systeme aus 2010 können moderne Industrial AI nicht unterstützen. Technical Debt blockiert die Transformation.
Ihre 'Predictive Maintenance' läuft auf Excel-Tabellen, während Wettbewerber ML-Modelle auf Edge-Geräten einsetzen.
Unklar, welche Industrial AI Systeme unter die EU AI Act Hochrisiko-Anforderungen fallen—Durchsetzung beginnt am 2. August 2026.
Ein strukturierter Ansatz zur Modernisierung von Fertigungsoperationen mit KI—von der Bewertung bis zum Produktions-Deployment auf dem Shopfloor.
Industrial AI Reifegrab-Assessment über Ihre OT/IT-Landschaft. Gap-Analyse vs. Industry 4.0 Vorreiter. Quick Wins identifizieren.
Digital Twin Strategie und Roadmap. Architekturentscheidungen: Build vs. Plattform. Datenintegrationsanforderungen kartiert.
Industrial Copilot Entwicklung und Deployment. MES/PLM/QMS KI-Integration. Shopfloor-Assistenten die wirklich helfen.
Predictive Maintenance Implementierung. ROI-Messung. Continuous Improvement Framework für Industrial AI Systeme.
Ein bewährter Ansatz zur Industrial AI Transformation, entwickelt aus praktischer Erfahrung bei Renault-Nissan-Mitsubishi und Cisco. Designed für die Realität von Shopfloor-Deployments, wo Zuverlässigkeit nicht optional ist.
Sie sind ein Fertigungsleiter, der zusieht, wie Wettbewerber Industrial AI einsetzen, während Ihre Fabrik auf Legacy-Systemen läuft. Sie brauchen praktische Anleitung von jemandem, der Industrial-Systeme im großen Maßstab gebaut hat—keine Berater, die noch nie einen Shopfloor gesehen haben. Sie wollen modernisieren, ohne die Produktion zu stören.
Primärer Fokus auf diskrete Fertigung (Automotive, Elektronik, Maschinenbau), Prozessfertigung und industrielle Infrastruktur (Energie, Versorgung, EV-Laden). Das FACTORY Framework passt sich jeder Fertigungsumgebung an—was zählt, ist operative Reife, nicht sektorspezifische KI-Lösungen.
Selten. Die meisten Industrial AI Deployments integrieren sich in bestehende MES-, PLM- und CMMS-Systeme, anstatt sie zu ersetzen. Wir entwerfen Integrationsarchitekturen, die Wert aus Ihren aktuellen Investitionen ziehen und gleichzeitig KI-Fähigkeiten an Edge und Cloud hinzufügen.
Viele Industrial AI Systeme—insbesondere solche, die Arbeitssicherheit, kritische Infrastruktur oder Qualitätskontrolle betreffen—können unter dem EU AI Act als Hochrisiko eingestuft werden. Die Durchsetzung ab August 2026 rückt näher. Ich helfe Ihnen, Systeme zu inventarisieren, Risiken zu klassifizieren und konforme Governance vor der Deadline aufzubauen.
Das Assessment dauert 2-4 Wochen. Das erste Digital Twin oder Industrial Copilot Deployment dauert typischerweise 8-12 Wochen von der Entscheidung bis zur Produktion. Predictive Maintenance Implementierung kann parallel laufen. Das Ziel ist nachweisbarer ROI innerhalb eines Quartals.
Hier scheitern die meisten Industrial AI Projekte. Ich habe Plattformen gebaut, die OT und IT in Cisco-Größenordnung verbinden. Wir entwerfen sichere Integrationsmuster, die OT-Netzwerkbeschränkungen respektieren, geeignete Protokolle verwenden (OPC UA, MQTT) und die Zuverlässigkeit aufrechterhalten, die Fertigung verlangt.
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