Wie kann KI‑Engineering die Metall‑ und Kunststofffertigung in Berlin produktionsreif transformieren?
Innovatoren dieser Unternehmen vertrauen uns
Die Herausforderung für Fertiger in Berlin
Berliner Hersteller stehen unter dem Druck knapper Margen, steigender Qualitätsanforderungen und Fachkräftemangel. Produktionsausfälle, unstrukturierte Dokumentation und manuelle Einkaufsprozesse binden Ressourcen, die für Innovation fehlen. Ohne gezielte technische Antworten bleibt Potenzial ungenutzt.
Warum wir die lokale Expertise haben
Reruption kommt aus Stuttgart, reist regelmäßig nach Berlin und arbeitet vor Ort mit Kunden — wir behaupten kein Berliner Büro, wir bringen uns in Ihre Produktionshallen und in Ihre Prozesse ein. Diese Praxisnähe erlaubt uns, nicht nur Strategien zu entwerfen, sondern Prototypen in echten Betriebsumgebungen zu validieren.
Berlin ist Deutschlands Tech‑Hauptstadt: Talente aus Startups, Forschung und Industrie sitzen hier dicht beieinander. Wir kombinieren dieses Netzwerk mit unserer Co‑Preneur‑Arbeitsweise, um mit internen Teams in Tagen erste, belastbare Ergebnisse zu liefern. Geschwindigkeit und Ownership sind keine Buzzwords, sondern unsere operative Pflicht.
Unsere Referenzen
Für die Fertigungsbranche haben wir mehrfach bewiesen, wie KI‑Lösungen von der Forschung in die Produktion kommen: Bei **STIHL** begleiteten wir Projekte von kundenzentrierter Forschung bis zur Marktreife — darunter Trainingslösungen und Prototypen für Sägensimulatoren, die echte Produktionsanforderungen adressierten. Diese Projekte zeigen, wie man komplexe Hardware‑Software‑Lösungen in Produktionsumgebungen integriert.
Mit **Eberspächer** arbeiteten wir an KI‑gestützter Rauschminderung und Optimierung in Fertigungsprozessen: Datenaufbereitung, Fehlerdetektion und Performance‑Analysen führten dort zu messbaren Verbesserungen in Qualität und Ausschussreduktion. Diese Erfahrung transferieren wir gezielt auf Metall‑ und Kunststofffertiger in Berlin.
Erfahrung mit industriellen Datenpipelines, Validierung und Go‑to‑market‑Prozessen aus Projekten mit Herstellern bildet die Basis unserer Engineering‑Praxis: Wir kennen die Stolpersteine beim Datenzugriff, bei Modell‑Governance und bei der Produktionsintegration.
Über Reruption
Reruption baut nicht nur Konzepte, wir bauen Produkte und betreiben sie mit unseren Kunden. Unsere Co‑Preneur‑Philosophie heißt, wir arbeiten wie Mitgründer: Wir übernehmen Verantwortung für das Ergebnis, bewegen uns schnell und liefern funktionale Prototypen statt langer PowerPoint‑Reports.
Unsere Kernkompetenz liegt in der Kombination aus KI‑Strategie, technischer Tiefe und operativer Umsetzung. Für Berliner Fertiger bedeutet das: praxisnahe Prototypen, die Produktionsreife erreichen, fundierte Roadmaps für Rollouts und vertrauliche, selbst gehostete Infrastrukturoptionen, die deutschen Compliance‑Anforderungen gerecht werden.
Interessiert an einem schnellen PoC für Ihre Produktion in Berlin?
Wir kommen nach Berlin, evaluieren Ihren Use Case vor Ort und liefern innerhalb weniger Wochen einen belastbaren Prototypen mit klaren KPIs und einem Produktionsplan.
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 Fertigung (Metall, Kunststoff, Komponenten) in Berlin — ein detaillierter Fahrplan
Die Umsetzung produktionsreifer KI‑Systeme beginnt mit einem nüchternen Blick auf Daten, Prozesse und Menschen. In Berliner Fertigungsumgebungen finden sich oft Insellösungen: MES, ERP, Inspektionskameras und Excel‑basierte Workflows. Unser Ansatz verbindet diese Elemente zu verlässlichen Datenpipelines, aus denen Modelle lernen und operative Copilots Entscheidungen unterstützen.
Erfolg heißt hier: niedriges Risiko, klarer Nutzen und schnelle Iteration. Für viele Unternehmen ist der erste Schritt ein fokussierter Proof‑of‑Concept (PoC), der innerhalb weniger Wochen ein konkretes Problem löst — etwa automatische Klassifikation von Oberflächenfehlern oder ein Copilot für Einkaufsteams. Ein PoC beantwortet technische Machbarkeit, Integrationsaufwand und liefert erste KPI‑Schätzungen.
Markt‑ und Wettbewerbsanalyse
Berlin ist kein traditionelles Schwergewicht in der Großserienfertigung wie Baden‑Württemberg, aber die Stadt bietet eine einzigartige Mischung aus digitaler Expertise, jungen Zulieferern und Startups, die industrielle Software und Robotik vorantreiben. Diese Konstellation schafft Wettbewerbsvorteile für Fertiger, die KI früh einsetzen: bessere Planbarkeit, geringere Ausschussraten und schlankere Einkaufsketten.
Lokale Marktbeobachtung zeigt: Kunden verlangen zunehmend individualisierte Komponenten, die Losgrößen sinken und damit die Anforderungen an Flexibilität steigen. KI‑gestützte Planung, Prognosen und adaptive Qualitätskontrollen sind Schlüsseltechnologien, um diese Herausforderungen zu meistern.
Spezifische Use Cases für Metall‑, Kunststoff‑ und Komponentenfertigung
Qualitätskontrolle: Visuelle Inspektion per hochauflösender Kamera plus LLM‑gestütztem Root‑Cause‑Reporting reduziert menschliche Fehler. Copilots können Produktionsmitarbeiter bei der Ursachenanalyse führen, automatisch Prüfberichte erzeugen und Rückkopplungen in das ERP schreiben.
Workflow‑Automatisierung: Multi‑Step‑Agents orchestrieren Schritte wie Auftragsbestätigung, Materialvorbereitung, Werkzeugwechsel und Nachbearbeitung. Durch Anbindung an MES/ERP und Produktionsmaschinen reduzieren solche Agenten Rüstzeiten und verbessern Durchsatz.
Einkaufs‑Copilots: Ein intelligenter Einkaufsassistent durchsucht Angebote, analysiert Lieferzeiten, prüft Materialzertifikate und schlägt Bestellmengen vor — unter Berücksichtigung von Kapazitätsplan, Lagervorrat und Lieferantenbewertung. Das verkürzt Beschaffungszyklen und reduziert Überbestände.
Produktionsdokumentation & Wissensmanagement: Viele Fertigungsinformationen sind unstrukturiert. Enterprise Knowledge Systems (Postgres + pgvector) und private Chatbots ermöglichen schnellen Zugriff auf Montageanleitungen, Prüfprotokolle und Änderungsdokumente — ohne Daten nach außen zu geben.
Technische Herangehensweise und Module
Wir strukturieren KI‑Engineering in modulare Bausteine: Datenpipelines & Analytics, Model‑Engineering (inkl. Custom LLMs oder Retrieval‑free Ansätze), API/Backend‑Integrationen und Self‑Hosted‑Infrastruktur. Jeder Baustein ist prüfbar und kann unabhängig skaliert werden.
Beispiel: Für eine Qualitätsinspektionspipeline bauen wir eine ETL‑Schicht, die Kameradaten mit Produktionsmetrik verknüpft, eine Training‑Umgebung für Vision‑Modelle sowie ein Inferenz‑API, das Messergebnisse in ein Dashboard schreibt. Für Sensitivdaten bieten wir private Chatbots und self‑hosted Embedding‑Stores (pgvector), sodass Wissensabruf ohne externe RAG‑Provider funktioniert.
Unsere Toolbox umfasst OpenAI-, Anthropic‑ und Groq‑Integrationen für hybride Architekturen sowie self‑hosted Lösungen auf Hetzner mit Coolify, MinIO und Traefik für sichere, performante Produktionsumgebungen.
Integrations‑ und Infrastrukturfragen
Die größte Hürde sind häufig nicht Modelle, sondern der Zugang zu verlässlichen Daten. Wir bauen robuste ETL‑Pipelines, setzen Monitoring und Data‑Contracts ein und arbeiten mit Datensicherheits‑ und Governance‑Regeln, die deutschen und EU‑Standards genügen.
Für Unternehmen, die Daten nicht in die Cloud geben wollen, realisieren wir komplette on‑prem oder single‑tenant Setups: MinIO für Objektspeicher, Postgres mit pgvector für Vektorsuchen, Traefik für Routing und Coolify als Deployment‑Layer. Hetzner als Hoster bietet in Europa attraktive Latenz‑ und Datenschutzvorteile.
Change Management und Betrieb
Der Erfolg von KI im Betrieb steht und fällt mit Akzeptanz. Wir designen Interfaces, die Produktionsmitarbeiter ergänzen statt ersetzen: Copilots, die Handlungsempfehlungen geben, Checklisten generieren und abzeichnungsfähige Vorschläge ins MES schicken. Schulungen, On‑the‑job‑Coaching und begleitende KPI‑Transparenz sind Teil jedes Projekts.
Betrieb bedeutet auch Modell‑Monitoring: Drift‑Detektion, Performance‑Metriken und klare Eskalationspfade. Wir implementieren Observability für Modelle und Pipelines, damit Fault‑Tolerance und Retraining‑Zyklen planbar werden.
Erfolgsfaktoren, typische Fallstricke und ROI
Erfolgsfaktoren sind: klare Zielmetriken (z. B. Ausschussreduktion, Durchlaufzeit, Einkaufskosteneinsparung), greifbare PoCs, enge Zusammenarbeit mit Fertigungsexperten und ein realisierbarer Betriebsplan. Häufige Fehler sind zu große PoC‑Scopes, fehlende Datenverantwortung und unrealistische Modellannahmen.
ROI‑Betrachtung: Ein kleiner PoC, der Ausschuss um wenige Prozentpunkte senkt oder Rüstzeit minimiert, amortisiert sich oft innerhalb von Monaten. Wir quantifizieren Einsparungen früh, so dass Entscheidungen datengetrieben getroffen werden können.
Team‑ und Zeitplanung
Ein typisches Projektteam umfasst: einen Projektleiter aus Reruption, einen Data Engineer, einen ML‑Engineer, einen Backend‑Entwickler, plus 1–2 Produktionsanwender auf Kundenseite. Zeitrahmen für einen aussagekräftigen PoC: 4–8 Wochen. Rollout und Produktionshärtung: 3–9 Monate, abhängig von Integrationsgrad.
Unser PoC‑Offering (9.900€) liefert innerhalb klarer Zeitfenster funktionierende Prototypen, Performance‑Metriken und einen umsetzbaren Produktionsplan. Für Berliner Fertiger ist das ideale Einstiegsformat, um technische Risiken zu minimieren und Handlungssicherheit zu gewinnen.
Bereit, Ihr KI‑Engineering auf Produktionsniveau zu bringen?
Kontaktieren Sie unser Team für ein unverbindliches Erstgespräch — wir besprechen Zeitplan, Aufwand und mögliche Architekturoptionen für Ihre Fertigung.
Schlüsselbranchen in Berlin
Berlin wuchs historisch als Handels‑ und Innovationszentrum, später als Nährboden für Kreativwirtschaft und Technologie. In den letzten zwei Jahrzehnten hat sich die Stadt zu einem Magneten für Startups entwickelt, deren Kompetenzen in Software, KI und Produktentwicklung inzwischen als wertvolle Ressource für produzierende Unternehmen gelten.
Die Tech‑ und Startup‑Cluster in Berlin liefern maßgeblich die digitale Kompetenz für industrielle Anwendungen: Cloud‑Native Entwicklung, Data‑Engineering und UX‑Design sind verfügbar und agil. Diese Kompetenzen ermöglichen es Fertigern, moderne Produktionssoftware und smarte Copilots schneller zu adaptieren als in klassischen Industriezentren.
Obwohl Großserienfertigung hier seltener ist, existieren spezialisierte Zulieferbetriebe für Metall‑ und Kunststoffkomponenten, Musterbau und Prototyping. Diese Betriebe profitieren von der Nähe zu Designagenturen und Forschungseinrichtungen, die schnelle Iterationen und Qualitätsverbesserungen ermöglichen.
Die Berliner Logistik‑ und E‑Commerce‑Branche schafft zudem Nachfrage nach flexiblen Komponenten und kurzfristiger Produktion. Fertiger, die KI zur Kapazitätsplanung und Qualitätsoptimierung einsetzen, können hier Wettbewerbsvorteile erzielen und neue Kunden aus dem dynamischen Markt bedienen.
Forschungseinrichtungen und Hochschulen wie die TU Berlin und verschiedene Fraunhofer‑Institute treiben anwendungsorientierte Forschung voran. Diese Institutionen sind wichtige Partner für Technologie‑Transfer und Talentgewinnung — ein Vorteil, den Fertigungsunternehmen mit Offenen Innovationsansätzen nutzen sollten.
Die Herausforderungen sind konkret: fragmentierte Datenlandschaften, begrenzte IT‑Ressourcen in vielen KMU und hohe Anforderungen an Datenschutz. Gleichzeitig bieten sich Chancen: Automatisierte Inspektionssysteme, intelligente Produktionspläne und Einkaufscopilots, die Lieferketten resilienter machen und Materialkosten senken.
Für Berliner Fertiger ist die Kombination aus lokaler Digitalexpertise und vorhandener Fertigungskompetenz ein strategisches Asset. Wer diese Verbindung aktiv nutzt, kann schneller vom Prototyp zur skalierbaren Lösung kommen und neue Geschäftsmodelle entwickeln — von kundenspezifischen Kleinserien bis zu datengetriebenen Services.
Kurz: Berlin bietet das technische Ökosystem, die Talentbasis und die Nachfrage, damit KI‑Engineering in der Fertigung nicht nur denkbar, sondern wirtschaftlich sinnvoll wird.
Interessiert an einem schnellen PoC für Ihre Produktion in Berlin?
Wir kommen nach Berlin, evaluieren Ihren Use Case vor Ort und liefern innerhalb weniger Wochen einen belastbaren Prototypen mit klaren KPIs und einem Produktionsplan.
Wichtige Akteure in Berlin
Zalando ist nicht nur Modemarktführer, sondern auch ein Zentrum für datengetriebene Logistik und Personalisierung. Die dort entwickelte Expertise in Dateninfrastruktur und Machine Learning beeinflusst die lokale Tech‑Szene stark und liefert Methoden, die sich auf Produktionsprozesse übertragen lassen, etwa bei Demand Forecasting und Retourenmanagement.
Delivery Hero hat in Berlin eine starke Tech‑Basis aufgebaut, die sich vor allem auf schnelle Integration, Skalierung und Echtzeit‑Daten‑Pipelines konzentriert. Für Fertiger sind diese Kompetenzen relevant, wenn es um kurzfristige Produktionsplanung, Lieferkettenkoordination und Echtzeit‑Monitoring geht.
N26 steht für moderne, sichere Backend‑Architekturen und API‑First‑Design. Solche Architekturen sind Vorbild für die Integration von KI‑Backends in Produktionsumgebungen, etwa wenn ERP‑Systeme und KI‑Services miteinander kommunizieren müssen.
HelloFresh demonstriert, wie Logistik, Prognose und Skalierung in einem volatilen Markt funktionieren. Learnings aus Lieferkettenoptimierung, automatisierter Bestandsführung und personalisierter Kundenkommunikation lassen sich auf Komponentenfertiger übertragen, die dynamische Nachfrage bedienen.
Trade Republic hat in Berlin eine High‑Performance‑Engineering‑Kultur etabliert. Die Prozesse für Continuous Delivery, Monitoring und Compliance sind auch für Fertigungs‑IT relevant, speziell wenn es um den Betrieb sicherheitsrelevanter KI‑Systeme geht.
Neben diesen großen Namen ist die Berliner Szene reich an Startups, die Sensorik, industrielle Bildverarbeitung und Edge‑Computing vorantreiben. Diese kleineren Akteure sind oft die Innovationstreiber, mit denen Fertiger schnelle, spezialisierte Lösungen prototypisch umsetzen können.
Forschungseinrichtungen wie die TU Berlin und diverse Fraunhofer‑Einrichtungen bilden zusätzliches Know‑how. Projekte in Kooperation mit Industriebetrieben schaffen Wissenstransfer und bieten einen Pool an gut ausgebildeten Absolventen, die für KI‑Engineering in der Fertigung entscheidend sind.
In Summe entsteht ein Ökosystem, in dem traditionelle Industriekompetenz auf moderne Software‑ und Cloud‑Expertise trifft. Fertiger in Berlin können davon profitieren, wenn sie Partnerschaften suchen, Pilotprojekte starten und Talente für digitale Transformationsprojekte gewinnen.
Bereit, Ihr KI‑Engineering auf Produktionsniveau zu bringen?
Kontaktieren Sie unser Team für ein unverbindliches Erstgespräch — wir besprechen Zeitplan, Aufwand und mögliche Architekturoptionen für Ihre Fertigung.
Häufig gestellte Fragen
Ein Proof‑of‑Concept (PoC) für eine KI‑gestützte Qualitätsinspektion lässt sich in vielen Fällen innerhalb von 4–8 Wochen realisieren. Diese Zeit umfasst die Definition des Use Cases, das Sammeln und Annotieren einer ersten Datengrundlage, das Training eines initialen Modells und eine einfache Integration zur Live‑Evaluation. Der Fokus liegt auf schneller, messbarer Wertschöpfung statt auf perfekter Performance.
Zu Beginn definieren wir gemeinsam klar messbare Erfolgskriterien: Erkennungsrate, False‑Positive‑Rate und Taktzeit. Oft liefern bereits 1.000–5.000 qualitativ annotierte Bilder aussagekräftige Ergebnisse für industrielle Oberflächenprobleme. Wichtig ist die Datenqualität: schlechte Lichtverhältnisse oder inkonsistente Aufnahmen verlangsamen das Projekt.
Technisch setzen wir auf eine kurze Feedback‑Schleife: ein erstes Modell in einer Testumgebung, schnelle Iterationen nach realen Produktionstests und direktes Metriken‑Monitoring. In Berlin nutzen wir vor Ort die Nähe zu Kamerasystem‑Installateuren und Edge‑Device‑Anbietern, um die Integration zu beschleunigen.
Praktischer Rat: Planen Sie die Einbindung der Produktion von Anfang an ein — Maschinenführer, Qualitätsingenieure und IT sollten beim PoC beteiligt sein. So verhindern Sie, dass ein technisch funktionierender Prototyp in der Praxis an betrieblichen Hürden scheitert.
Self‑hosted Infrastruktur bietet vor allem Kontrolle und Compliance‑Sicherheit. Für viele Fertiger sind sensible Produktionsdaten, Stücklisten und Prüfprotokolle geschäftskritisch; die Möglichkeit, diese Daten in einer eigenen Umgebung zu behalten, reduziert rechtliche und reputationsbezogene Risiken.
Technisch erlaubt self‑hosting die Optimierung der Netzwerkarchitektur: geringere Latenz zu lokalen Maschinen, direkte Anbindung an MES/PLC und die Möglichkeit, spezialisierte Hardware für Inferenz lokal zu betreiben. Lösungen auf Hetzner kombiniert mit Coolify, MinIO und Traefik sind erprobte Patterns, die wir in Projekten einsetzen können.
Ein weiterer Vorteil ist die Unabhängigkeit von Drittanbietern und Preisstörungen bei Cloud‑Providern. Gerade bei sensiblen oder hochfrequenten Inferenz‑Workloads kann das wirtschaftlich sinnvoll sein. Zugleich erfordert self‑hosting qualifiziertes Betriebs‑Know‑how für Sicherheit, Backups und Monitoring.
Praxisempfehlung: Starten Sie hybrid — halten Sie kritische Modelle und Daten lokal, nutzen Sie für nicht sensible Trainingslasten kurzfristig Cloud‑Kapazitäten. So kombinieren Sie Agilität mit Compliance‑Sicherheit.
Integration beginnt mit Schnittstellenanalyse: Wir kartieren zuerst, welche Daten im ERP/MES verfügbar sind, welche APIs existieren und an welchen Stellen Menschen Entscheidungen treffen. Ein Copilot fügt sich idealerweise an diesen Punkten ein — etwa als Assistenz bei Bestellvorschlägen oder als digitales Prüfprotokoll für Fertigungsaufträge.
Technisch implementieren wir RESTful APIs oder event‑getriebene Bridges, die Daten synchronisieren. Für Systeme ohne moderne Schnittstellen bauen wir adapterbasierte Integrationen oder verwenden Robotic Process Automation (RPA) für Übergangsphasen. Wichtig ist, dass Integrationen reversibel und testbar bleiben.
Ein häufiger Fehler ist, Copilots direkt mit kritischen Steuerdaten interagieren zu lassen, ohne Freigabeprozesse zu etablieren. Wir empfehlen eine Rolle für ‚Human‑in‑the‑Loop‘: der Copilot liefert Vorschläge, ein Mitarbeiter prüft und signiert die Änderung, und das System protokolliert jede Entscheidung revisionssicher.
Praxis‑Tipp: Beginnen Sie mit nicht‑kritischen Use Cases wie Einkaufsunterstützung oder Dokumentenauffindung, bevor Sie Copilots Schreibrechte in ERP/MES geben. So lässt sich Vertrauen aufbauen und die Integrationskomplexität schrittweise erhöhen.
Datenqualität entscheidet über den Projekterfolg. Für Bild‑ oder Sensordaten sollten Metadaten (Maschine, Schicht, Auftragsnummer, Belichtungsbedingungen) konsistent erfasst werden. Für textbasierte Fälle wie Produktionsdokumentation oder Einkaufscopilots brauchen Sie saubere, versionskontrollierte Dokumente und einheitliche Taxonomien.
Vorbereitungsarbeiten beinhalten Datenbereinigung, Normalisierung und Annotation. Bei Bilddaten ist die konsistente Annotierung von Defektklassen zentral; bei Zeitreihen‑ oder Sensorprofilen sind Labeling und Synchronsierung wichtig. ETL‑Pipelines automatisieren diese Schritte und sorgen für wiederholbare Trainingsläufe.
Darüber hinaus definieren wir Data Contracts: wer Daten liefert, in welchem Format und mit welcher Aktualität. Das reduziert spätere Reibungsverluste zwischen Produktion, IT und Data Engineering. Häufig unterschätzt wird der Aufwand für Edge‑Daten‑Ingestion — hier sind manchmal Hardware‑Updates nötig.
Konkreter Rat: Investieren Sie früh in eine kleine, aber saubere Datenbasis für den PoC. Qualität statt Quantität ist anfangs entscheidend; skalieren lässt sich das System später mit klaren Data‑Governance‑Regeln.
Die Kosten variieren stark je nach Integrationsgrad. Ein klar abgegrenzter PoC kann unser standardisiertes Angebot (9.900€) abdecken. Für einen produktionsreifen Copilot mit Schnittstellen zu ERP, Monitoring, SLA‑Betrieb und On‑Prem‑Infrastruktur sprechen wir in der Regel von mittleren fünfstelligen bis niedrigen sechsstelligen Budgets, abhängig von Umfang und Compliance‑Anforderungen.
Amortisationsrechnungen basieren auf Einsparungen bei Bestellkosten, geringerer Kapitalbindung und reduziertem manuellen Aufwand. Ein Copilot, der Bestellzyklen optimiert und Fehlbestellungen verhindert, kann häufig innerhalb 6–18 Monaten Kosten decken, insbesondere wenn Einsparungen bei Skonto, Lagerkosten und Fallout berücksichtigt werden.
Wichtig ist, messbare KPIs früh zu definieren: Reduktion von Überbeständen, verbesserte Lieferantenperformance, Zeitersparnis pro Bestellvorgang. Wir unterstützen bei der Erstellung eines Business Cases und beim Tracking der KPIs während PoC und Rollout.
Praxishinweis: Starten Sie mit den Bereichen, in denen Hebel direkt messbar sind — z. B. Materialgruppen mit hohem Wert oder häufiger Angebotsvielfalt. So wird der Nutzen schnell sichtbar und weiteres Budget leichter freigegeben.
Datenschutz und IT‑Security stehen oben auf der Agenda: Produktionsdaten enthalten oft Geschäftsgeheimnisse, CAD‑Dateien und Zulieferinformationen. DSGVO ist Grundvoraussetzung, dazu kommen branchenspezifische Vorgaben zu Exportkontrolle und Vertragspflichten mit Kunden und OEMs.
Technisch bedeutet das: Verschlüsselung in Transit und Ruhe, strikte Zugangskontrollen, Audit‑Logs und sichere Deployment‑Pipelines. Self‑hosted Lösungen bieten hier Vorteile, erfordern aber ein solides Patch‑ und Backup‑Management. Wir unterstützen bei Security‑Reviews und bei der Implementierung von Hardening‑Prozessen.
Für KI‑Modelle empfiehlt sich Modell‑Governance: Versionierung, Validierungssuiten und Drift‑Monitoring. Sensible Entscheidungen sollten nachvollziehbar sein — etwa durch Explainability‑Mechanismen oder durch klare Entscheidungsprotokolle, die in Unternehmensworkflows eingebunden werden.
Unser operativer Rat: Stellen Sie einen verantwortlichen Data‑Owner und eine kleine Governance‑Instanz auf. Sicherheit darf die Innovation nicht blockieren, sie muss sie ermöglichen — mit klaren, pragmatischen Regeln.
Wir reisen regelmäßig nach Berlin und arbeiten vor Ort mit Kunden — das ist Teil unseres Arbeitsmodells. Obwohl wir kein Berliner Büro unterhalten, bringen wir uns intensiv in Ihre Teams ein: Workshops, On‑Site‑Workstreams und gemeinsame Sprint‑Reviews sind Standardphasen in unseren Projekten.
Unsere Co‑Preneur‑Arbeitsweise bedeutet: Wir treten nicht als externe Berater auf, die nur Empfehlungen abgeben. Stattdessen integrieren wir uns temporär in Ihre Organisation, arbeiten an denselben Zielen und übernehmen Verantwortung für operative Resultate. Vor Ort‑Tage nutzen wir für Requirements‑Engineering, Datenzugang und Pilot‑Tests.
Kommunikation bleibt kontinuierlich: Zwischen den Vor‑Ort‑Einsätzen arbeiten wir remote eng mit Ihren IT‑ und Produktionsteams zusammen, führen Daily Stand‑ups und nutzen gemeinsame Repositories und CI/CD‑Pipelines. So entsteht ein nahtloser Übergang zwischen On‑Site‑Speed und Remote‑Execution.
Praxisempfehlung: Legen Sie einen internen Ansprechpartner fest, der Entscheidungen treffen kann, und planen Sie bei Projekten in Berlin regelmäßige On‑Site‑Meilensteine — das beschleunigt die Validierung und erhöht Akzeptanz in der Produktion.
Kontaktieren Sie uns!
Direkt Kontaktieren
Philipp M. W. Hoffmann
Founder & Partner
Adresse
Reruption GmbH
Falkertstraße 2
70176 Stuttgart
Kontakt
Telefon