Warum brauchen Automotive OEMs & Tier‑1 Zulieferer in Frankfurt am Main robustes KI‑Engineering?
Innovatoren dieser Unternehmen vertrauen uns
Lokale Herausforderungen für die Automotive‑Supply‑Chain
Die Automotive‑Fertigung verlangt heute millimetergenaue Prozesse, kurze Reaktionszeiten und maximale Lieferkettenstabilität. In der Rhein‑Main‑Region stehen OEMs und Tier‑1 Zulieferer vor einem Spannungsfeld aus Komplexität in der Fertigung, hohen Qualitätsanforderungen und dem Druck, Entwicklungskosten zu senken — all das bei steigender Software‑Dichte in Fahrzeugen.
Warum wir die lokale Expertise haben
Reruption hat seinen Hauptsitz in Stuttgart und reist regelmäßig nach Frankfurt am Main, um vor Ort mit Kunden zu arbeiten. Wir kommen nicht als entfernte Berater: Wir verankern uns temporär in Ihren Teams, arbeiten im P&L‑Kontext und liefern lauffähige Lösungen statt abstrakter Roadmaps. Diese Praxis macht uns vertraut mit den regionalen Besonderheiten — von engen Zuliefererketten bis zu den Schnittstellen zu Finanz‑ und Logistikakteuren in Hessen.
Unsere Erfahrung kombiniert technisches Engineering mit Branchenverständnis: Wenn wir in Frankfurt mit Produktions‑ oder Qualitätsverantwortlichen sprechen, berücksichtigen wir nicht nur Fertigungsdaten, sondern auch Anforderungen aus Compliance, Datenhoheit und den besonderen IT‑Landschaften großer Banken und Logistikzentren in der Region.
Unsere Referenzen
Für Automotive‑konkrete Fragestellungen verweisen wir auf unsere Arbeit mit Mercedes Benz, wo wir einen NLP‑basierten Recruiting‑Chatbot entwickelten — ein Projekt, das zeigt, wie Sprache, Automatisierung und Integrationen in bestehende Systeme sicher und skalierbar zusammenkommen können. Die Erfahrungen aus diesem Projekt sind direkt übertragbar auf Conversational Copilots für Engineering‑Teams und HR‑Automatisierung in OEM‑Umgebungen.
Auf Fertigungsprozesse und Qualitätsfragen haben unsere Projekte mit STIHL und Eberspächer eingewirkt: sowohl in der Entwicklung digitaler Trainingslösungen als auch in KI‑gestützter Analyse zur Optimierung von Produktionsprozessen und Geräuschreduktion. Diese Arbeiten veranschaulichen, wie Predictive Quality und datengetriebene Werksoptimierung in realen Produktionsumgebungen funktionieren.
Über Reruption
Reruption wurde mit der Idee gegründet, Unternehmen nicht nur zu beraten, sondern sie von innen heraus neu zu gestalten. Unsere Co‑Preneur‑Arbeitsweise bedeutet: Wir agieren wie Mitgründer, übernehmen Verantwortung für Ergebnisse und liefern Prototypen, die echt funktionieren — nicht nur Folien.
Unser Fokus liegt auf vier Säulen: AI Strategy, AI Engineering, Security & Compliance sowie Enablement. Das erlaubt uns, technische Tiefe mit strategischer Klarheit zu verbinden — genau das, was Automotive OEMs und Tier‑1 Lieferanten in der Rhein‑Main‑Region brauchen, wenn sie produktionsreife KI‑Systeme implementieren wollen.
Möchten Sie ein KI‑Pilotprojekt starten?
Vereinbaren Sie ein kurzes Erstgespräch: Wir besprechen Use Case, Datenlage und die nächsten Schritte — persönlich in Frankfurt oder remote.
Was unsere Kunden sagen
Hans Dohrmann
CEO bei internetstores GmbH 2018-2021
Das ist die systematischste und nachvollziehbarste Go-to-Market Strategie, die ich bezüglich Corporate Startups je gesehen habe.
Kai Blisch
Director Venture Development bei STIHL, 2018-2022
Extrem wertvoll ist dabei Reruptions starker Fokus auf die Nutzer*innen, deren Bedürfnisse und das kritische Hinterfragen von Vorgaben. ... und nicht zuletzt macht die Zusammenarbeit riesige Freude.
Marco Pfeiffer
Head of Business Center Digital & Smart Products bei Festool, 2022-
Reruption evaluierte systematisch ein neues Geschäftsmodell mit uns: besonders beeindruckend fanden wir die Fähigkeit auch komplexe Sachverhalte nachvollziehbar darzustellen.
KI‑Engineering für Automotive OEMs & Tier‑1 Suppliers in Frankfurt am Main: Ein detaillierter Leitfaden
Frankfurt am Main ist nicht typisch automotive, aber die Region ist ein Knotenpunkt für Finanzdienstleister, Logistik und internationale Zulieferer. Für Automotive‑Entscheider in der Region heißt das: Systeme müssen nicht nur technisch robust sein, sondern auch mit strengen Compliance‑Anforderungen und heterogenen IT‑Landschaften zusammenarbeiten. KI‑Engineering bedeutet hier, die Lücke zwischen Forschung und Produktion zu schließen — mit klaren Integrationspfaden, skalierbarer Infrastruktur und messbaren KPIs.
Marktanalyse und Branchenkontext
Die Automotive‑Branche erlebt einen Übergang von mechanischer zu softwarezentrierter Wertschöpfung. In der Rhein‑Main‑Region finden OEMs und Tier‑1 Zulieferer Zugang zu Finanzmitteln, spezialisierten Dienstleistern und globalen Logistikrouten. Das schafft Chancen für datengetriebene Produkte: Predictive Maintenance reduziert Ausfallzeiten, Copilots erhöhen Ingenieursproduktivität, und Automatisierungstools senken Durchlaufzeiten.
Gleichzeitig existieren Hemmnisse: Daten sind fragmentiert in Produktions‑SCADA, ERP (häufig SAP), PLM und punktuellen Engineering‑Tools. Datenschutz‑ und Sicherheitsanforderungen sind hoch — sei es wegen IP in Entwicklungsdaten oder wegen enger Beziehungen zu Banken und Zulieferern, die erhöhte Audit‑Ansprüche stellen.
Spezifische Use Cases für Automotive in und um Frankfurt
AI Copilots für Engineering: Multimodale Assistenzsysteme helfen Ingenieuren, Konstruktionsfragen zu beantworten, Code‑ oder CAD‑Snippets vorzuschlagen und Prüfprozesse zu beschleunigen. Solche Copilots reduzieren Time‑to‑Market und verbessern die interne Dokumentationsqualität.
Dokumentationsautomatisierung & Programmatic Content Engines: Von Prüfberichten bis zu Zulassungsunterlagen kann KI die Erstellung strukturierter Dokumentation automatisieren, Indexierung übernehmen und Compliance‑Checklisten generieren — mit direkter Anbindung an PLM‑ und DMS‑Systeme.
Predictive Quality & Werksoptimierung: Durch Feature‑Engineering auf Maschinendaten und Sensorstreams lassen sich Anomalien frühzeitig erkennen. Das führt zu weniger Ausschuss, stabileren Prozessen und klar quantifizierbaren ROI‑Effekten.
Supply Chain Resilience: KI‑gestützte Forecasts und Szenario‑Analysen helfen, die Abhängigkeit von einzelnen Lieferanten zu reduzieren und Vorkehrungen für Logistikstörungen zu treffen — relevant in einer Region mit starkem Luftverkehr und internationaler Anbindung wie Frankfurt.
Implementierungsansätze und Technologie‑Stack
Ein pragmatischer Weg beginnt mit einem fokussierten PoC: ein konkretes, messbares Problem, begrenzter Datensatz und ein lauffähiger Prototyp. Unser AI PoC (9.900€) liefert in Tagen statt Monaten eine technische Antwort auf Machbarkeit, Performance und Integrationsaufwand. Entscheidend ist, PoCs so zu bauen, dass sie Produktionstauglichkeit nachweisen — nicht nur Forschungsergebnisse.
Technisch bevorzugen wir modulare Architekturen: Custom LLM Applications für Domänenkontext, Private Chatbots ohne unsichere RAG‑Layer, API/Backend‑Integrationen (OpenAI, Groq, Anthropic) und robuste Data Pipelines (ETL, MinIO, Postgres + pgvector). Für Hosting bieten wir self‑hosted Optionen (Hetzner, Traefik, Coolify) wenn Datenhoheit erforderlich ist.
Erfolgsfaktoren und typische Fallstricke
Erfolgreiche Projekte beginnen mit klaren Metriken: Reduktion von Durchlaufzeiten, Fehlerquote, Zeitersparnis pro Ingenieurstunde oder Einsparungen durch weniger Nacharbeit. Ohne solche KPIs bleiben Projekte nebulös und schwer skalierbar.
Häufige Fallstricke sind: unklare Datenverantwortung, fehlende Produktions‑Ownership, zu frühe Rollouts ohne Monitoring und mangelnde Change‑Management‑Strategien. Technisch gesehen führen unangemessene Modellgrößen, fehlende Kostenanalysen pro Run und unzureichende Observability oft zu Budgetüberschreitungen.
ROI‑Betrachtung und Timeline‑Erwartungen
Ein realistisches Projekt beginnt mit einem vierwöchigen Discovery und einem anschließenden PoC. Innerhalb von 2–3 Monaten lässt sich ein MVP erreichen, das in einem Rollout‑Plan skaliert werden kann. ROI entsteht meist innerhalb von 6–18 Monaten, je nach Use Case: Automatisierung in der Dokumentation liefert oft schnelle Einsparungen, Predictive Quality zeigt mittelfristig hohe Einsparungen durch reduzierte Ausschussraten.
Wichtig ist, die Kosten ganzheitlich zu betrachten: Infrastruktur, Modellkosten, Integrationen, Wartung und Governance. Self‑hosted Lösungen reduzieren langfristig laufende Cloud‑Kosten und erhöhen Datenhoheit, erfordern aber initial mehr Engineering‑Aufwand.
Team, Governance und Change Management
Technisches Team: Data Engineers, MLOps‑Ingenieure, Backend‑Developer und ein LLM‑Engineer sind Mindestbestandteil. Domänenexperten aus Produktion und Qualität müssen dauerhaft eingebunden sein. Governance: Datenklassifizierung, Zugriffskontrollen und Auditing sind Pflichtbestandteile, besonders in Unternehmensnetzwerken mit strengen Compliance‑Regeln.
Change Management: Erfolg erfordert Schulungen, dokumentierte Workflows und die messbare Einbettung neuer Tools in bestehende Prozesse — etwa durch KPI‑Dashboards, regelmäßige Reviews und ein verantwortliches Produktteam, das den Lifecycle betreut.
Integration und Interoperabilität
Integrationen laufen typischerweise über standardisierte APIs zu ERP, MES und PLM. Der pragmatische Weg ist ein leichtgewichtiges Backend, das Modelle und Datenpipelines entkoppelt und in bestehende Auth‑ und Logging‑Infrastrukturen eingebettet wird. So wird die Lösung wartbar und überprüfbar.
Bei heterogenen Systemlandschaften in und um Frankfurt ist ein adaptives Integrationskonzept entscheidend: Gateways zu SAP, Adapter für Protokolle wie OPC UA und stabile Retries/Backoff‑Mechanismen sorgen für Resilienz.
Langfristige Perspektive
KI‑Engineering ist kein einmaliges Projekt, sondern ein kontinuierlicher Prozess: Modelle müssen regelmäßig nachtrainiert, Pipelines überwacht und Sicherheitsanforderungen angepasst werden. Wer diesen Lifecycle organisiert, verschafft sich einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil. In einer Region wie Frankfurt, wo Finanzen, Logistik und Industrie zusammenfließen, kann gut gemanagte KI‑Infrastruktur auch als Plattform für Zusammenarbeit mit Banken, Versicherern und Logistikanbietern dienen — etwa für Lieferkettenszenarien oder Asset‑Tracking.
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Schlüsselbranchen in Frankfurt am Main
Frankfurt am Main ist historisch als Handels- und Finanzmetropole gewachsen. Schon im 19. Jahrhundert verknüpften sich hier Handelswege und Finanzkapital; heute manifestiert sich das in einem dicht vernetzten Ökosystem aus Banken, Börsen und Finanzdienstleistern. Diese Tiefe an Kapital und Risikoknowhow macht die Stadt zu einem attraktiven Standort für technologiegetriebene Projekte — auch für Automotive‑Zulieferer, die Finanzierung, Risikoberatung oder Insurance‑Decks benötigen.
Die Finanzbranche dominiert die lokale Identität: Investmenthäuser, Banken und FinTechs treiben datenintensive Anwendungen voran. Für Automotive‑Unternehmen bedeutet das Zugang zu datenbasierten Finanzinstrumenten, aber auch erhöhte Erwartungen an Datenschutz, Auditing und Compliance, die KI‑Projekte berücksichtigen müssen.
Versicherungen sind ein weiterer Eckpfeiler: Risikoanalysen für Flotten, Produkthaftung und Produktionsausfälle sind hier eng verwoben mit Datenanalyse und Prognosemodellen. Automotive‑Firmen in der Region können von Partnerschaften mit Versicherern profitieren, etwa bei der Entwicklung von Predictive Quality oder Warranty‑Modellen.
Die Logistikwelt rund um Frankfurt, nicht zuletzt durch Fraport, ist von internationaler Bedeutung. Luftfracht, Containerströme und multimodale Korridore schaffen Möglichkeiten für KI‑gestützte Supply‑Chain‑Optimierung, besonders wenn just‑in‑time Konzepte und globale Zulieferer synchronisiert werden müssen.
Pharma und Life‑Sciences haben in Hessen an Bedeutung gewonnen; sie bringen strenge regulatorische Standards und Erfahrung mit Validierungsprozessen mit, die für Automotive‑KI wertvoll sind. Validierungsmethoden, dokumentationspflichtige Prozesse und robuste Audit‑Pfade sind Learnings, die man branchenübergreifend nutzen kann.
Die industrielle Basis in der weiteren Rhein‑Main‑Region ist heterogen: Zulieferer, mittelständische Hersteller und spezialisierte Dienstleister koexistieren. Diese Struktur bietet eine robuste Grundlage für Pilotprojekte: mittelständische Tier‑1 Zulieferer sind oft schneller in der Umsetzung als große OEMs und damit ideale Partner für frühe KI‑Rollouts.
Die Nähe zu Finanz- und Logistikakteuren erzeugt zudem ein besonderes Innovationsklima: Projekte, die technische Exzellenz mit finanzieller Tragfähigkeit verbinden, finden hier leichter Investoren und Partner. Für Automotive‑Akteure heißt das, dass KI‑Initiativen mit klarer Business‑Case‑Darstellung deutlich bessere Chancen haben, skaliert zu werden.
Abschließend lässt sich sagen: Frankfurt ist ein Ort, an dem Kapital, Risikoexpertise und globale Logistik zusammentreffen — ideale Bedingungen, um KI‑Projekte mit industriellem Fokus zu finanzieren, zu validieren und in die Produktionslandschaft zu überführen.
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Wichtige Akteure in Frankfurt am Main
Deutsche Bank ist eines der prägenden Kreditinstitute der Stadt und agiert als globaler Finanzdienstleister. Die Bank investiert stark in Dateninfrastruktur und KI‑Anwendungen zur Risikobewertung und Betrugserkennung. Für Automotive‑Unternehmen bedeutet das: enge Partner für Projektfinanzierung, aber auch hohe Erwartungen an Governance und Datensicherheit.
Commerzbank hat historisch engere Beziehungen zur mittelständischen Wirtschaft gepflegt. Sie ist oft Ansprechpartner für Finanzierungslösungen und Exportgeschäft, was für Tier‑1 Lieferanten mit globalen Produktionsnetzwerken relevant ist. Commerzbank‑Projekte im Bereich Datenanalyse und Kreditrisiko liefern Best Practices für strukturierte Datennutzung.
DZ Bank, als Zentralbank der genossenschaftlichen Finanzgruppe, bündelt Finanzkompetenz für viele regionale Geldinstitute. Für Zulieferer und mittelständische Automobilzulieferer kann diese Verbindung Zugang zu maßgeschneiderten Finanzprodukten und zu Expertise in Modellen zur Liquiditätsplanung bieten.
Helaba ist prominent in der Projektfinanzierung und in Infrastrukturfragen aktiv. Ihre Erfahrung mit Großprojekten und Infrastrukturfinanzierung ist für Automotive‑Player interessant, die in neue Produktionsanlagen, Robotik oder lokale Logistikinfrastruktur investieren wollen.
Deutsche Börse ist Dreh- und Angelpunkt für Kapitalmärkte und listet Technologie‑ und Industrieunternehmen. Die Nähe zur Börse schafft Transparenz und Marktmechanismen, die Startups, Spin‑offs und Corporate‑Innovationen in der Region antreiben — ein Vorteil für Automotive‑Unternehmen, die Kapitalmarktzugänge nutzen möchten.
Fraport betreibt einen der größten Flughäfen Europas und bildet die logistische Lebensader für schnelle Ersatzteillieferungen und internationalen Zulieferverkehr. Für Supply‑Chain‑Resilience‑Projekte ist die Anbindung an Fraport und die dort vorhandene Dateninfrastruktur ein strategischer Vorteil.
Diese Akteure prägen ein Ökosystem, in dem Kapital, Risikoanalyse und Logistikkompetenz eng verzahnt sind. Automotive‑Unternehmen, die in Frankfurt Projekte starten, müssen daher technische Exzellenz mit klaren Governance‑ und Compliance‑Antworten verbinden, um lokale Partnerschaften gewinnbringend zu nutzen.
Für Anbieter wie Reruption bedeutet das, Projekte nicht nur technisch, sondern auch ökonomisch zu denken: Wir berücksichtigen lokale Marktmechaniken, Finanzierungsoptionen und die Möglichkeit, Pilotprojekte innerhalb des regionalen Netzwerks zu skalieren.
Bereit für einen technischen PoC?
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Häufig gestellte Fragen
Ja — aber nur mit einem klaren Governance‑Rahmen. In Deutschland und der EU gelten strenge Vorgaben zur Datenverarbeitung, IP‑Schutz und Datenspeicherung. Für Automotive‑Fertigungsdaten bedeutet das: Identifizieren Sie zuerst alle Datenklassen (z. B. Produktdesign, Produktionsmetriken, Mitarbeiterdaten) und legen Sie Verantwortlichkeiten, Zugriffsebenen und Verschlüsselungsstandards fest.
Technisch empfiehlt sich ein hybrider Ansatz: sensible Rohdaten bleiben in einer privaten, on‑premises oder self‑hosted Umgebung (etwa Hetzner oder privaten Rechenzentren), während anonymisierte oder aggregierte Features für Modelltraining genutzt werden. So bleibt die Datenhoheit gewahrt und gleichzeitig ist ML‑Training möglich.
Datenschutzbeauftragte und Rechtsabteilungen sollten früh eingebunden werden, um Processing Agreements, Data Processing Addendums und klare Audit‑Trails zu schaffen. Ein Data‑Mapping und Datenflussdiagramme sind hier unverzichtbar — sie zeigen, wo Daten erzeugt, transformiert und gespeichert werden.
Praktischer Takeaway: Beginnen Sie mit einem kleinen, klar begrenzten Datensatz und validieren Sie technische, rechtliche und organisatorische Annahmen im PoC. So lassen sich Compliance‑Risiken minimieren und der Weg zur Produktion systematisch aufgerollt werden.
Ein fokussierter PoC kann innerhalb weniger Tage bis Wochen erste technische Erkenntnisse liefern, wenn die Zielsetzung strikt definiert ist. Unser AI PoC‑Format (9.900€) zielt genau darauf ab: Wir prüfen Machbarkeit, liefern einen ersten Prototyp und bewerten Performance‑Metriken innerhalb kurzer Zeit.
Wichtig ist die Vorbereitung: Datenzugang, Definition von Metriken (z. B. Fehlerreduktion, Vorhersagegenauigkeit), und eine kurze Liste der Systemintegrationen, die im PoC geprüft werden sollen. Sind diese Voraussetzungen gegeben, können wir innerhalb von 2–4 Wochen einen aussagekräftigen Prototyp demonstrieren.
Beachten Sie: Technische Machbarkeit ist nur ein Teil. Die organisatorische Adoption, Integration in ERP/MES und regulatorische Prüfung benötigen zusätzliche Zeit. Transformation in produktive Nutzung dauert meistens 2–6 Monate nach positivem PoC, abhängig vom Use Case und Integrationsaufwand.
Praktische Empfehlung: Starten Sie mit einem klaren, eng fokussierten Use Case (z. B. eine einzelne Fertigungslinie oder einen speziellen Dokumententyp). Das reduziert Risiken und liefert schneller belastbare Business‑KPI‑Signale.
Self‑Hosted Lösungen sind oft die richtige Wahl für Automotive‑Umgebungen mit hohen Anforderungen an Datenhoheit, Latenz und langfristigen Betriebskosten. Wenn IP, Compliance oder latenzkritische Anwendungen eine Rolle spielen, bietet Self‑Hosting Vorteile gegenüber reinen Public‑Cloud‑Setups.
Technisch brauchen Self‑Hosted Umgebungen eine solide Plattform: Container‑Orchestrierung, Storage (z. B. MinIO), Reverse‑Proxy (Traefik) und MLOps‑Pipelines. Wir setzen auf bewährte Komponenten, die skalierbar und wartbar sind. Initialer Setup‑Aufwand ist höher, langfristig entstehen aber geringere Stückkosten und volle Kontrolle über Updates und Security‑Patches.
Ein typischer Kompromiss ist ein Hybrid‑Modell: sensible Trainingsdaten und Produktionsinferenz laufen lokal, während nicht‑kritische Trainingsjobs oder Preprocessing in der Cloud ausgeführt werden. Dieses Modell verbindet Flexibilität mit Compliance.
Fazit: Entscheidend sind nicht Dogmen, sondern Anforderungen. Wenn Ihr Unternehmen strikte Datenhoheit, geringe Latenz und langfristige Kostenkontrolle braucht, ist Self‑Hosted oft die wirtschaftlichste und sicherste Option.
Die Integration von KI‑Copilots erfordert eine saubere API‑Strategie: Die Copilot‑Logik sollte über standardisierte, versionierte APIs an PLM, ERP und MES angebunden werden. Das minimiert Risiko und ermöglicht inkrementelle Rollouts. Häufig werden kleine Middleware‑Schichten eingeführt, die Datenformate normalisieren und Authentifizierungsanforderungen handhaben.
Wichtig ist, semantische Konnektoren zu bauen: Mapping zwischen SAP‑Datenstrukturen, PLM‑Objekten und den intern verwendeten Domänenentitäten. Diese Mapping‑Schicht ist die Grundlage für zuverlässige Antworten des Copilots und verhindert Missverständnisse in automatisierten Aktionen.
Im Betrieb sind Observability‑Mechanismen wichtig: Request‑Traces, Latency‑Metriken und Nutzungsanalysen zeigen, wie der Copilot tatsächlich verwendet wird und wo Anpassungsbedarf besteht. So lassen sich Fehlantworten oder unerwünschte Automatisierungen schnell identifizieren und beheben.
Praktischer Rat: Beginnen Sie mit passiven Integrationen (z. B. Assistenz, Vorschläge) bevor Sie aktive Automatisierungen erlauben. So sammeln Sie Vertrauen und können die Automatisierung schrittweise erweitern.
Predictive Quality liefert oft schnellen und messbaren Nutzen, aber die Höhe des ROI variiert stark. In vielen Fällen führen frühzeitige Fehlererkennung und gezielte Interventionen zu signifikanten Reduktionen von Ausschuss, Nacharbeit und Produktionsstillständen. Einsparungen von mehreren Prozentpunkten in der Ausschussrate sind realistisch, abhängig von Baseline und Prozesstiefe.
Die Berechnung des ROI sollte Total Cost of Ownership umfassen: Implementierung, Infrastruktur, Modellwartung und organisatorische Anpassungen. Besonders wertvoll sind Substitutionseffekte — etwa weniger Prüfaufwand, geringere Garantieansprüche und kürzere Reklamationszyklen.
Typische Zeitachse: erste Effekte sind oft innerhalb 3–6 Monaten sichtbar, während vollumfängliche Einsparungen nach 6–18 Monaten realistisch sind, sobald Modelle stabil laufen und Maßnahmen in der Produktion etabliert sind.
Unser Vorschlag: Definieren Sie 2–3 klare KPIs für das Pilotprojekt (z. B. Ausschussrate, Nacharbeitsstunden, MTTR) und messen Sie kontinuierlich. So wird der Business‑Case transparent und skalierbar.
Wir reisen regelmäßig nach Frankfurt am Main und arbeiten vor Ort mit Kunden — wir haben dort jedoch kein permanentes Büro. Unsere Arbeitsweise ist hybrider Natur: intensive On‑Site‑Sprints für Discovery, Integrations‑Workshops und Live‑Demos, ergänzt durch remote Engineering und MLOps‑Arbeit aus unserem Stuttgarter HQ.
Projektkoordination basiert auf klaren Rollen: ein Produktverantwortlicher beim Kunden, ein technischer Lead von Reruption, regelmäßige Sync‑Meetings und ein gemeinsamer Sprint‑Backlog. Bei On‑Site‑Phasen fokussieren wir uns auf Knowledge Transfer, kollaboratives Pair‑Programming und unmittelbare Systemintegrationstests.
Für die Zusammenarbeit in Frankfurt bringen wir Erfahrung mit lokalen Besonderheiten mit — etwa Abstimmungen mit IT‑Security‑Abteilungen großer Banken oder Logistikpartner. Diese Praxis reduziert Reibungspunkte und beschleunigt Genehmigungsprozesse.
Kurz: Wir sind regelmäßig vor Ort, um kritische Projektphasen persönlich zu begleiten, bleiben aber agil und nutzen remote Arbeit, um Kosten zu optimieren und Expertise über Regionen hinweg zu bündeln.
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Philipp M. W. Hoffmann
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