Warum brauchen Automotive‑OEMs und Tier‑1‑Zulieferer in München KI‑Engineering?
Innovatoren dieser Unternehmen vertrauen uns
Regionale Herausforderung: Komplexität trifft Tempo
In Münchens Automobilnetzwerk prallen schnelle Innovationszyklen auf komplexe, globale Lieferketten. OEMs und Tier‑1‑Zulieferer stehen unter Druck, Qualität, Time‑to‑Market und Kosten gleichzeitig zu optimieren — ohne die Produktion zu destabilisieren.
Die Herausforderung ist klar: Pilotprojekte reichen nicht mehr. Unternehmen brauchen robuste, produktionsfähige KI‑Systeme, die in bestehende IT‑ und OT‑Landschaften integriert werden können, ohne die Betriebsabläufe zu gefährden.
Warum wir die lokale Expertise haben
Reruption hat seinen Hauptsitz in Stuttgart und reist regelmäßig nach München, um direkt vor Ort mit Kunden zu arbeiten. Wir behaupten nicht, ein Büro in München zu haben; stattdessen bringen wir die volle Verantwortung eines Co‑Founders mit ins Projektteam und arbeiten in Ihrem P&L — nicht in PowerPoint‑Folien.
Unsere Projektteams kombinieren schnelle Engineering‑Iterationen mit tiefem Industrieverständnis: Wir kennen die Anforderungen von Automotive‑Fertigungsstraßen, die Sicherheits‑ und Compliance‑Erwartungen der Branche und die Schnittstellen zwischen OT und Cloud‑basierten KI‑Systemen. Vor Ort in München fokussieren wir Workshops, Daten‑Assessments und Integrationstests, um Risiken früh zu reduzieren.
Unsere Referenzen
Für Automotive haben wir unter anderem mit Mercedes Benz an einem NLP‑basierten Recruiting‑Chatbot gearbeitet, der 24/7 Kandidenkommunikation und automatisierte Vorqualifikation liefert — ein klares Beispiel für production‑grade NLP in einem regulierten, großen Unternehmensumfeld.
Im Bereich Fertigung und Qualitätsoptimierung verfügen wir über Projekterfahrung mit STIHL und Eberspächer, bei denen wir datengetriebene Lösungen für Training, Prozessoptimierung und Lärm‑/Qualitätsanalysen entwickelt haben. Diese Arbeiten zeigen unsere Fähigkeit, sensorische Daten, Produktionsprozesse und ML‑Modelle zusammenzuführen.
Über Reruption
Reruption wurde mit der Idee gegründet, Unternehmen nicht nur zu beraten, sondern sie von innen heraus zu erneuern — wir reden von „rerupting“ statt nur von Disruption. Unsere Co‑Preneur‑Arbeitsweise bedeutet, dass wir als Mitgründer ins Projekt einsteigen: wir liefern Prototypen, Metriken und operative Pläne, die in wenigen Wochen echte Resultate zeigen.
Unsere Angebote reichen von schnellen, technischen PoCs (9.900€) bis hin zu umfassenden Engineering‑Engagements: Custom LLM Applications, Internal Copilots, Self‑Hosted‑Infrastruktur und Enterprise Knowledge Systems. In München arbeiten wir mit lokalen Teams, um sicherzustellen, dass Lieferkette, Compliance‑Anforderungen und Betriebsabläufe eingehalten werden.
Interessiert an einem schnellen technischen Proof of Concept?
Wir reisen regelmäßig nach München und können innerhalb weniger Wochen einen PoC liefern, der technische Machbarkeit, Metriken und einen Produktionsfahrplan demonstriert.
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‑Zulieferer in München — ein ausführlicher Leitfaden
Die Automobilindustrie in und um München steht an einer technologischen Weggabelung: traditionelle Ingenieurskunst trifft auf datengetriebene Entwicklungsmethoden. Für KI‑Engineering bedeutet das, dass Lösungen nicht nur in Laborbedingungen funktionieren dürfen — sie müssen in der Werkhalle, in der Supply‑Chain‑Planung und in der Serienentwicklung bestehen. Dieser Deep Dive skizziert Marktstruktur, konkrete Use Cases, Implementierungswege, Risiken und wie Unternehmen in München KI in Produktion bringen.
Marktanalyse und lokale Dynamik
München vereint OEMs, Tier‑1‑Zulieferer, Halbleiter‑Fertigung und Versicherer in einem kompakten Ökosystem. Die Nähe zu Unternehmen wie BMW, Siemens und Halbleiteranbietern schafft kurze Innovationszyklen und reichhaltige Datenquellen: von Fahrzeugtelemetrie über Fertigungs‑OT‑Daten bis zu Lieferketten‑ERP. Gleichzeitig treiben Versicherungen und Rückversicherer wie Allianz und Munich Re das Thema Risikobewertung voran, was für die Automotive‑Branche neue Verwertungsmodelle eröffnet.
Wachstumstreiber sind die steigende Datenverfügbarkeit, modulare Elektrifizierung und vernetzte Produktion. Diese Trends schaffen native Use Cases für LLMs, Copilots und automatisierte Data Pipelines. Entscheidend ist, dass Münchener Unternehmen pragmatisch vorgehen und nicht in hochtechnischen, unbezahlbaren Experimenten hängen bleiben.
Konkrete Use Cases für Automotive in München
1) AI‑Copilots für Engineering: Copilots können Ingenieure beim Lesen von Spezifikationen, beim Generieren von Testfällen und bei der Fehlersuche unterstützen. In München, wo komplexe mechatronische Systeme typisch sind, reduziert ein gut integrierter Copilot Time‑to‑Fix und verbessert Wissens‑Transfer zwischen Teams.
2) Predictive Quality: Sensor‑ und Fertigungsdaten werden zusammengeführt, um Qualitätsabweichungen vorherzusagen und Ursachen schnell zu lokalisieren. Diese Use Cases sind besonders wertvoll in Serienlinien und Montagebändern, wo Ausschusskosten hoch sind.
3) Dokumentationsautomatisierung & Knowledge Systems: Durch private Chatbots und Enterprise Knowledge Systems lassen sich Wartungsanleitungen, Prüfprotokolle und Zulassungsdokumente automatisch verknüpfen und zugänglich machen — besonders nützlich für Zulieferer, die für mehrere OEMs arbeiten.
Implementierungsansatz: Von PoC zu Production‑Grade
1) Scoping & Datenassessment: Beginnen Sie mit klaren Inputs, Outputs, Erfolgskriterien und Daten‑Metriken. Wir empfehlen frühzeitige Daten‑Checks (Verfügbarkeit, Qualität, Frequenz) und OT‑Integrationstests, bevor ein Modell trainiert wird.
2) Rapid Prototyping: Ein technischer PoC (z. B. 2–4 Wochen) validiert Machbarkeit und liefert greifbare Metriken. In München kombinieren wir das mit kurzen On‑Site Workshops, um Domänenwissen einzuprüfen und Stakeholder zu gewinnen.
3) Engineering für Produktion: Production‑grade bedeutet Monitoring, Backups, Retraining‑Pipelines, Observability und klare SLAs. Hier kommen Module wie Data Pipelines, pgvector‑basierte Knowledge Stores, private Chatbots und Self‑Hosted Infrastruktur ins Spiel.
Technologie‑Stack und Architekturüberlegungen
Ein stabiler Stack für Automotive‑KI umfasst: robuste ETL‑Pipelines (Streaming + Batch), Feature Stores, sichere Modell‑Serving‑Infrastruktur, Observability‑Tools und Access‑Control. Wir arbeiten model‑agnostisch und integrieren OpenAI, Anthropic, Groq oder selbstgehostete Modelle je nach Sicherheitsprofil und Latenzanforderungen.
Für sensible Produktionsdaten empfehlen wir Self‑Hosted‑Lösungen auf vertrauenswürdigen Rechenzentren (z. B. Hetzner) mit Komponenten wie MinIO, Traefik und Coolify sowie Enterprise Knowledge Systems auf Postgres + pgvector. Diese Architektur ermöglicht niedrige Latenz, volle Datenkontrolle und Compliance in der Fertigung.
Erfolgsfaktoren und typische Stolperfallen
Erfolgsfaktoren sind: klare KPIs, frühzeitige Einbindung von IT/OT, saubere Datengovernance, Multi‑Disziplinäre Teams (Data Engineers, ML Engineers, Domain SMEs) und Change Management. Häufige Stolperfallen sind unrealistische Erwartungen an Genauigkeit, schlechte Datenqualität und mangelnde Produktionsintegration.
Ein weiterer Fehler ist das Verwechseln von Forschung mit Engineering: nur weil ein Modell in Tests gut funktioniert, heißt das nicht, dass es im 24/7‑Betrieb stabil bleibt. Planung für Drift, Monitoring und fortlaufende Kostenanalyse ist unerlässlich.
ROI, Zeitrahmen und Teamzusammenstellung
ROI‑Berechnungen sollten Total Cost of Ownership, Reduktion von Ausschuss, kürzere Entwicklungszyklen und vermiedene Ausfallzeiten berücksichtigen. Erste messbare Verbesserungen sehen Unternehmen oft nach 3–6 Monaten (PoC + initiale Integration), mit vollem Produktionsimpact nach 9–18 Monaten.
Das ideale Team kombiniert: Product Owner aus der Fabrik/Entwicklung, Data Engineers, zuverlässige ML‑Engineers, DevOps/Infra‑Spezialisten und einen Change‑Lead. Reruption bringt genau diese Kompetenzen in Co‑Preneur‑Manier und arbeitet direkt in Ihren Prozessen, bis die Lösung eigenständig skaliert.
Integrations‑ und Sicherheitsaspekte
Integration in ERP, MES, PLM und SCADA ist der Kern jeder erfolgreichen Implementierung. APIs müssen robust, versioniert und rückwärtskompatibel sein. Für ML‑Modelle sind Feature‑Contracts und klare Daten‑SLAs wichtig, um Reproduzierbarkeit sicherzustellen.
Sicherheitsaspekte umfassen Zugriffskontrolle, Datenverschlüsselung, Audit‑Log und die Rückverfolgbarkeit von Modellentscheidungen. Bei sensiblen Fertigungsdaten bevorzugen wir private Hosting‑Modelle und strenge Netzwerksegmentierung.
Change Management und organisatorische Adoption
Technik allein reicht nicht: Adoption erfordert Kommunikation, Schulungen und sichtbare Erfolgsmomente. Copilots sollten als Assistenz, nicht als Black‑Box, eingeführt werden. Transparente KPIs und regelmäßige Reviews helfen, Vertrauen aufzubauen.
In München ist kulturelle Nähe zwischen Engineering‑Teams und IT ein Vorteil: kurze Wege zu OEMs und Zulieferern ermöglichen Pilotversuche und Feedback‑Zyklen, die in anderen Regionen länger dauern können. Nutzen Sie diese Nähe, um Iterationen zu beschleunigen.
Bereit, Ihr KI‑Engineering in Produktion zu bringen?
Kontaktieren Sie uns für ein Erstgespräch — wir erarbeiten Scope, Datencheck und Time‑to‑Value und planen gemeinsam den nächsten Schritt vor Ort in München.
Schlüsselbranchen in München
München ist seit Jahrzehnten ein Knotenpunkt für Automotive‑Engineering, industrielle Elektronik und Tech‑Innovation. Ursprünglich geprägt von traditionellen Herstellern, hat die Stadt eine Layering‑Bewegung erlebt: klassische OEMs treffen auf Halbleiter‑Forschung, Versicherer und eine lebhafte Startup‑Szene. Dieses Zusammenziehen verschiedener Kompetenzen schafft ideale Voraussetzungen für datengetriebene Geschäftsmodelle.
Die Automotive‑Branche in Bayern hat eine tiefe Fertigungstradition, die heute mit Elektrifizierung und Softwaretransformationsdruck konfrontiert ist. Zulieferer, die lange mechanisch dominierten, müssen jetzt Datenkompetenz aufbauen, um in der Wertschöpfung nicht abgehängt zu werden. KI‑Engineering bietet hier konkrete Hebel: Predictive Maintenance, Qualitätsvoraussagen und Engineering‑Copilots, die das Wissen erfahrener Ingenieure skalierbar machen.
Die Versicherungsbranche in München bringt einen weiteren Vorteil: Risiko‑ und Schadendaten, Risikomodelle und Underwriting‑Expertise helfen, KI‑Modelle zu kalibrieren und wirtschaftliche KPIs zu verankern. Kooperationen zwischen Automotive und Versicherern eröffnen neue Produktideen, z. B. usage‑based insurance oder dynamische Qualitätsversicherungen.
Die Tech‑Industrie, beheimatet in Forschungseinrichtungen und Halbleiterunternehmen, liefert High‑Performance‑Computing, Embedded‑Systems‑Know‑how und Security‑Expertise. Für Automotive‑KI ist das relevant, weil viele Modelle in Edge‑ oder On‑Prem‑Umgebungen laufen müssen und niedrige Latenz sowie Datensouveränität gefordert sind.
Medien und Telekom in München tragen zur Verbreitung und Akzeptanz neuer Technologien bei. Sie sind Partner für Change‑Kommunikation und Nutzerakzeptanz, wenn es darum geht, neue Tools in der Organisation zu verankern und die interne Weiterbildung zu skalieren.
Historisch gesehen hat sich Münchens Industrie von reiner Fertigung zu einem hybriden Ökosystem entwickelt, in dem Forschung, Produktion und finanzielle Dienstleistungen eng verknüpft sind. Für KI‑Projekte bedeutet das: es gibt kurze Feedback‑Schleifen, Zugang zu Talent und eine lokale Kultur, die experimentelles Engineering eher akzeptiert als in rein traditionellen Regionen.
Die aktuellen Herausforderungen sind klar: Dateninseln, heterogene IT/OT‑Landschaften und regulatorische Anforderungen. Doch gerade diese Komplexität macht den Wert von gut implementierter KI sichtbar: wer hier Produktions‑grade‑KI skaliert, gewinnt langfristig Effizienz, Robustheit und Marktvorsprung.
Interessiert an einem schnellen technischen Proof of Concept?
Wir reisen regelmäßig nach München und können innerhalb weniger Wochen einen PoC liefern, der technische Machbarkeit, Metriken und einen Produktionsfahrplan demonstriert.
Wichtige Akteure in München
BMW ist einer der prägenden Player in der Region, mit tiefen Strukturen in Forschung und Serienfertigung. BMW investiert stark in digitale Entwicklungsmethoden, vernetzte Fahrzeuge und Qualitätssicherung — Themen, bei denen KI‑Engineering unmittelbaren Impact liefern kann. Die Nähe zu Entwicklern und Testzentren macht München zu einem idealen Ort für Pilotprojekte.
Siemens agiert als Technologie‑ und Automatisierungspartner, insbesondere für Fertigungsautomation und Industrie‑Software. Siemens' Expertise in Steuerungs‑ und Automatisierungssystemen ist für Integrationen von KI‑Modellen in OT‑Umgebungen essenziell und bietet viele Kooperationsmöglichkeiten für robuste Produktionslösungen.
Allianz und Munich Re als große Versicherer prägen die Finanz‑ und Risikodimension in München. Sie treiben datenbasierte Risikomodelle voran und bieten Einblicke in Risikobewertung und Absicherungslösungen — wertvoll für Automotive‑Use‑Cases wie Predictive Quality und pay‑per‑use Modelle.
Infineon steht als Halbleiterhersteller für kritische Komponenten in der Automotive‑Elektronik. Die enge Verbindung zwischen Halbleiter‑Fertigung und Fahrzeugentwicklung bedeutet, dass Infineon‑nahe Innovationszyklen sensorische Daten und Edge‑Computing‑Lösungen vorantreiben — beides Schlüsselelemente für On‑Prem Modelle und Latenzkritische Anwendungen.
Rohde & Schwarz ist in Mess‑ und Testtechnik stark, was für Validierung und Verifikation von KI‑Systemen in Fahrzeugen sehr relevant ist. Ihre Prüfverfahren und Messtechnik sind Grundlage, um Modelle in realen Messumgebungen zu kalibrieren und zu zertifizieren.
Die Münchner Startup‑Szene liefert Agilität und frische Ansätze: KI‑gestützte Predictive‑Maintenance‑Startups, Data‑Ops Anbieter und spezialisierte NLP‑Teams beschleunigen Proof‑of‑Concept‑Phasen. Diese Firmen sind wichtige Partner für OEMs, die schnell neue Technologien testen wollen, ohne große interne Umbauten vorzunehmen.
Zusammen bilden diese Akteure ein dichtes Innovationsnetzwerk: Industrie, Halbleiter, Versicherung und Messtechnik erzeugen ein Ökosystem, das nicht nur experimentelle Forschung, sondern produktionsfähige KI‑Lösungen begünstigt. Für Unternehmen in München bedeutet das: lokale Partnerschaften können Projekte beschleunigen und Risiken reduzieren.
Bereit, Ihr KI‑Engineering in Produktion zu bringen?
Kontaktieren Sie uns für ein Erstgespräch — wir erarbeiten Scope, Datencheck und Time‑to‑Value und planen gemeinsam den nächsten Schritt vor Ort in München.
Häufig gestellte Fragen
Ein technisch fokussierter Proof‑of‑Concept (PoC) für Predictive Quality kann bei klaren Voraussetzungen innerhalb von 2 bis 6 Wochen erste Ergebnisse liefern. Entscheidend sind vorheriges Scoping, Datenzugriff und klar definierte Erfolgskriterien: Welche Fehlerklassen sollen erkannt werden, welche Sensoren stehen zur Verfügung, und welche Integrationspunkte existieren?
In München profitieren PoCs oft von kurzen Abstimmungswegen zwischen OEMs, Zulieferern und IT. On‑Site Workshops helfen, Domänenwissen schnell zu übertragen und Datenanforderungen zu klären. Dennoch darf man nicht unterschätzen, wie viel Zeit die Bereinigung und Aufbereitung von Fertigungsdaten benötigt — das ist oft der Engpass.
Sobald ein PoC valide Metriken zeigt (z. B. verringertes Ausschuss‑Risiko oder frühe Anomalieerkennung), folgt die Phase der Engineering‑Realisierung: Monitoring, Retraining‑Pipelines, Datenverträge und Schnittstellen. Diese Phase dauert typischerweise 3–9 Monate, je nach Komplexität und Integrationsbedarf.
Praktische Empfehlungen: starten Sie mit einem eng begrenzten Scope (eine Linie, ein Produkttyp), sichern Sie Datenzugang via dedizierter Pipelines und planen Sie iterativ: PoC → Pilot → Rollout. Bei Bedarf unterstützt Reruption mit einem schnellen PoC‑Paket und anschließender Produktionsplanung.
Self‑Hosted‑Infrastruktur bietet volle Datenkontrolle, ist aber mit Verantwortung verbunden: zunächst gilt es, Netzsegmentierung zwischen IT und OT sicherzustellen, damit Produktionssteuerungssysteme nicht durch AI‑Services exponiert werden. Zugriffskontrolle, rollenbasierte Rechte und Audit‑Logging sind Grundanforderungen.
Verschlüsselung im Ruhezustand und in der Übertragung ist essenziell, ebenso wie regelmäßige Sicherheits‑Patches und ein Prozess für Incident Response. Für Automotive‑Daten gelten oft zusätzliche Compliance‑Anforderungen seitens OEMs, die vertraglich eingehalten werden müssen.
Ein weiterer Punkt ist die Modell‑Provenance: Nachvollziehbarkeit, welche Daten für Training und Evaluation verwendet wurden, ist wichtig für Fehleranalyse und regulatorische Fragen. Technisch helfen Feature‑Stores, Data‑Contracts und Versionierung von Features und Modellen.
Praktisch raten wir in Münchener Projekten zu einem hybriden Ansatz: sensitive Daten on‑prem, weniger kritische Workloads in privaten Clouds. Komponenten wie MinIO, Traefik und pgvector ermöglichen ein sicheres, performantes Setup, das lokale Anforderungen erfüllt.
Tier‑1‑Zulieferer profitieren besonders von Use Cases, die unmittelbaren Einfluss auf Kosten und Liefersicherheit haben. Beispiele sind Predictive Quality zur Reduktion von Ausschuss, Predictive Maintenance für Montageanlagen, sowie intelligente Dokumenten‑ und Spezifikationsverarbeitung zur Automatisierung von Zertifizierungsprozessen.
Ein weiterer relevanter Use Case sind Internal Copilots für Engineering‑Teams: sie beschleunigen Design‑Reviews, generieren Prüfprotokolle und unterstützen bei Compliance‑Checks. Gerade bei Zulieferern, die mehrere OEMs bedienen, schafft das massive Effizienzgewinne.
Supply‑Chain‑Resilience‑Use‑Cases sind ebenfalls hochrelevant: KI‑gestützte Prognosen für Lieferengpässe, Optimierung von Sicherheitsbeständen und scenario‑basierte Produktionsplanung reduzieren Ausfallrisiken. In München kann die Nähe zu Logistik‑ und IT‑Dienstleistern die Umsetzung beschleunigen.
Bevor Sie starten, priorisieren Sie Use Cases nach Umsatzimpact, Umsetzbarkeit und Datenverfügbarkeit. Oft lohnt sich ein schnelles PoC für einen klaren, eng begrenzten Anwendungsfall, statt zu breit zu starten.
Die Integration von LLM‑Copilots beginnt mit dem Verständnis der Benutzerbedürfnisse: Welche Aufgaben sollen unterstützt werden? Sind es Code‑Generierung, Protokollanalyse oder Interaktion mit CAD/PLM‑Systemen? Ein klarer Scope verhindert, dass Copilots als „Alleskönner“ scheitern.
Sicherheit und Datenschutz müssen von Anfang an mitgedacht werden: private Chatbots, No‑RAG‑Ansätze (kein unkontrollierter Zugriff auf externe Wissensquellen) und Modellhosting innerhalb vertrauenswürdiger Grenzen sind essentielle Maßnahmen. In vielen Fällen setzen wir auf eine Kombination aus lokalen Wissensdatenbanken (Postgres + pgvector) und modell‑agnostischer Architektur.
Technisch erfordert die Lösung robuste Schnittstellen zu PLM/ALM/Issue‑Tracking‑Systemen, ein Logging der Modellantworten und Metriken zur Messung von Nutzen und Risiken. Governance‑Prozesse entscheiden, welche Antworten automatisiert übernommen werden dürfen und welche menschliche Review benötigen.
Für die Akzeptanz ist UX wichtig: Copilots müssen als Assistenz erscheinen, die Entscheidungen begründet und nachvollziehbar macht. Schulungen, Testläufe und iterative Einbindung von Engineering‑Teams sorgen für nachhaltige Adoption.
Die Münchner Startup‑Szene bringt Agilität, spezialisierte Tools und frische Talente in etablierte Industrien. Startups liefern oft Plug‑and‑Play‑Komponenten für Data Pipelines, MLOps und domänenspezifische Modelle, die PoCs beschleunigen und schnell in Pilotphasen überführt werden können.
Für OEMs und Zulieferer ist die Zusammenarbeit mit Startups ein Hebel, um Innovationen ohne große Anfangsinvestitionen zu testen. Die kurze Distanz zu Forschungseinrichtungen und Hochschulen macht München besonders geeignet für Live‑Experimente und Co‑Innovation.
Praktisch empfehlen wir, Startups gezielt in einen Proof‑of‑Concept‑Stack einzubinden: schnelle Integrationen, geteilte Infrastruktur und gemeinsame KPIs. Gleichzeitig ist es wichtig, klare Daten‑Governance und IP‑Regeln festzulegen, um Risiken zu begrenzen.
Reruption agiert oft als Brücke zwischen großen Konzernen und Startups: wir bringen Engineering‑Reife, Projektführung und Skalierungsprozesse ein, sodass innovative Komponenten nachhaltig in Produktionsumgebungen überführt werden können.
Der interne Aufwand hängt vom Scope ab, aber erfolgreich ist ein KI‑Projekt selten ein reines Data‑Science‑Vorhaben. Sie benötigen Data Engineers für ETL und Feature‑Engineering, ML/Software Engineers für Modell‑Deployment, DevOps für Infrastruktur, Domain‑Experts für Labeling und Validierung sowie Change‑Manager für Adoption.
In der Regel sollten firmenintern mindestens 1–2 FTEs dauerhaft für das Projekt bereitstehen (Product Owner und ein Integrations‑Engineer), ergänzt durch kurzfristige Unterstützung aus IT, OT und Fachbereichen während der Implementierung. Externe Partner wie Reruption können die Lücke mit erfahrenen Teams füllen und Know‑how transferieren.
Wichtig ist eine klare Governance: wer entscheidet über Modellfreigaben, wer ist verantwortlich für Monitoring, und wie werden SLA‑Verpflichtungen gegenüber OEMs eingehalten? Ohne diese Rollen verlangsamt sich die Produktionsreife rapide.
Unsere Empfehlung: planen Sie Ressourcen für drei Phasen ein — PoC (extern getragen), Pilot (gemeinsame Ressourcen) und Rollout (mehr interne Verantwortung) — und rechnen Sie mit einem Zeitrahmen von 6–18 Monaten bis zu vollem Produktionsbetrieb.
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