Warum brauchen Fertigungsbetriebe in Dortmund spezialisiertes KI-Engineering für Metall-, Kunststoff- und Komponentenproduktion?
Innovatoren dieser Unternehmen vertrauen uns
Herausforderung vor Ort
Die Fertigungslandschaft rund um Dortmund steht zwischen traditioneller Produktion und digitaler Transformation: veraltete Dokumentationsprozesse, fragmentierte Datenlandschaften und manuelle Qualitätsprüfungen verlangsamen Durchlaufzeiten und erhöhen Ausschuss. Gleichzeitig drohen Margendruck und Lieferkettenrisiken, wenn sich Unternehmen nicht technisch modernisieren.
Warum wir die lokale Expertise haben
Reruption hat seinen Sitz in Stuttgart, wir sind kein Dortmunder Büro, aber wir reisen regelmäßig nach Dortmund und arbeiten vor Ort mit Kunden, um Lösungen direkt in die Produktion zu integrieren. Unsere Arbeit beginnt nicht in Präsentationen, sondern an Maschinenbänken, in Qualitätslabors und in Einkaufsgesprächen — dort, wo reale Prozesse laufen.
Unser Team kombiniert schnelle Engineering-Sprints mit operativer Verantwortung: wir bauen Prototypen, testen im Live-Umfeld und legen die technische Basis für den produktiven Betrieb. Das ist besonders wichtig in Regionen wie Nordrhein-Westfalen, wo Fertigung, Logistik und Software eng verknüpft sind.
Unsere Referenzen
Im Manufacturing-Bereich haben wir unter anderem mit STIHL an mehreren Projekten gearbeitet, von Sägentraining bis zu ProTools und Sägensimulatoren — Projekte, die die Brücke zwischen Customer Research, Produktentwicklung und Produktionsanwendung schlagen. Diese Arbeit zeigt, wie man aus technischen Prototypen reale Trainings- und Produktionswerkzeuge macht.
Für Eberspächer haben wir KI-gestützte Lösungen zur Lärmanalyse und Prozessoptimierung geliefert: ein klassisches Beispiel dafür, wie Daten aus der Fertigung unmittelbar in Qualität und Effizienz übersetzt werden können. Außerdem unterstützen unsere Tech- und Go-to-Market-Arbeiten bei Unternehmen wie BOSCH, wo wir Display-Technologien und Spin-off-Strategien begleitet haben.
Über Reruption
Reruption wurde gegründet, weil Unternehmen nicht einfach disruptiert werden sollten – sie müssen sich selbst neu erfinden. Unser Co-Preneur-Ansatz heißt, wir arbeiten wie Mitgründer: wir übernehmen Verantwortung, treiben technische Umsetzung voran und bleiben solange im Projekt, bis echte Resultate laufen.
Für Dortmunder Fertigungsbetriebe bedeutet das konkret: Wir bringen KI-Engineering, von Custom LLM Applications bis zur Self-Hosted-Infrastruktur, liefern schnelle Proof-of-Concepts und begleiten die Produktionsreife — immer mit Blick auf Compliance, Datensouveränität und skalierbare Architektur.
Interessiert an einem schnellen PoC für Ihre Produktionslinie in Dortmund?
Wir definieren gemeinsam den Use-Case, liefern ein funktionierendes Prototyp innerhalb von Wochen und messen konkrete KPIs. Wir kommen gerne zu einem Workshop in Ihr Werk — ohne Behauptung eines Dortmunder Büros, aber mit regelmäßigen Vor-Ort-Terminen.
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 für Fertigung (Metall, Kunststoff, Komponenten) in Dortmund: Ein Deep Dive
Die Transformation von Stahl zu Software in Dortmund ist mehr als ein Slogan: sie ist ein operativer Imperativ. Fertigungsunternehmen müssen heute Produktionsqualität, Lieferkettenstabilität und Einkaufseffizienz gleichzeitig verbessern. KI-Engineering ist kein Selbstzweck, sondern ein Instrument, um konkrete Produktionskennzahlen zu bewegen: OEE erhöhen, Ausschuss senken, Durchlaufzeiten reduzieren.
Marktanalyse: Nordrhein-Westfalen bleibt ein Produktionszentrum mit hoher Dichte an Zulieferern, Maschinenbauern und Logistikdienstleistern. In Dortmund liegen Fertigung und Logistik dicht beieinander, wodurch datengetriebene Verbesserungen in der Produktion direkt auf Lagerhaltung und Versand wirken. Die lokale Nachfrage richtet sich heute auf Lösungen, die inline Qualität prüfen, Produktionsdokumentation automatisieren und Einkaufsprozesse teilweise autonomisieren.
Konkrete Use Cases
1) Quality Control Insights: Kamerasysteme, Schwingungsdaten und Prozess-Metadaten werden durch ML-Modelle zu frühzeitigen Fehlerindikatoren. In der Praxis bedeutet das: weniger Nacharbeit, schnellere Root-Cause-Analysen und automatisierte Prüfprotokolle, die sich lückenlos in MES/PLM integrieren lassen.
2) Workflow-Automatisierung und Copilots: Interne Copilots unterstützen Produktionsleiter, Instandhaltungsteams und Einkäufer bei mehrstufigen Workflows — von Ersatzteilbestellungen über Freigabeschritte bis zur Produktionsanlaufkoordination. Solche Agenten reduzieren Reaktionszeiten und standardisieren Entscheidungen entlang der Wertschöpfungskette.
3) Einkaufs-Copilots: KI-gestützte Einkaufsassistenten analysieren Bestellhistorie, Lieferantenperformance und Marktpreise und schlagen optimierte Bestellmengen und Lieferanten-Kombinationen vor. Für mittelständische Zulieferer in Dortmund kann das die Kapitalbindung reduzieren und Versorgungssicherheit erhöhen.
4) Produktionsdokumentation & Wissensmanagement: Durch Natural Language Processing lassen sich Handschriften, Prüfprotokolle und ältere Papierakten digitalisieren und in ein Enterprise Knowledge System überführen. Kombiniert mit pgvector-gestützter Suche entsteht ein durchsuchbares Produktionsgedächtnis.
Implementierungsansatz
Proof-of-Value zuerst: Wir starten mit einem engen Use-Case-Scoping, messen vorab klare KPIs (z. B. Ausschussrate, Durchlaufzeit, Kosten pro Qualitätsprüfung) und liefern innerhalb von Tagen einen Prototyp. Das reduziert Risiko und schafft schnelle Entscheidungsgrundlagen.
Architektur: Production-grade KI benötigt robuste Data Pipelines, Versionierung von Modellen, Observability und ein Sicherheitskonzept. Wir setzen auf modulare Backends (API/Backend-Entwicklung mit Integrationen zu OpenAI/Groq/Anthropic), PostgreSQL + pgvector für Knowledge Systems und optionale Self-Hosted-Stacks (z. B. Hetzner, MinIO, Traefik) für datensensible Anwender.
Technologie-Stack und Integrationen
Entscheidend ist Modell- und Infrastruktur-Agnostik: nicht jede Lösung braucht ein LLM, nicht jede Datenmenge eignet sich für on-premise Training. Für Chatbots und interne Copilots nutzen wir Retrieval-Techniken ohne RAG, wenn strikte Datenhoheit erforderlich ist, oder hybride Architekturen für schnelle Iteration.
Unsere Module reichen von Custom LLM Applications über Private Chatbots bis zu Programmatic Content Engines für Dokumentation und SEO. Die API-Schicht sorgt für standardisierte Anbindung an ERP-, MES- und PLM-Systeme, damit Antworten in bestehenden Workflows automatisch Trigger auslösen können.
Erfolgsfaktoren
1) Datenqualität: Viele Fertigungsbetriebe unterschätzen die Zeit für Datenbereinigung und Mapping. Wir planen dieses Kapitel explizit ein und liefern frühzeitig Tools für ETL und Monitoring.
2) Prozessintegration: KI muss Entscheidungen in bestehende Freigabeprozesse einbetten, nicht daneben laufen. Copilots sollen Vorschläge machen, nicht autoritäre Entscheidungen treffen — bis zur Governance geschaffen ist.
3) Change Management: Produktionsteams müssen KI-Ergebnisse verstehen und Vertrauen entwickeln. Wir begleiten Schulungen, Shadowing-Phasen und liefern verständliche Dashboards und Fehlererklärungen.
Häufige Stolpersteine und wie man sie vermeidet
Typische Fehler sind Overfitting auf zu kleine Datensätze, fehlende Governance und unrealistische ROI-Erwartungen. Wir begegnen diesen Problemen mit konservativen Metriken, A/B-Tests in Produktion und klaren Meilensteinen, die technische Reife mit betrieblichem Nutzen verknüpfen.
Ein weiterer Fehler ist die Überkomplexität: Systeme werden oft zu generisch gebaut. Stattdessen empfehlen wir modulare Komponenten, die schrittweise erweitert werden können — etwa ein Qualitätsmodell, das später mit einem Einkaufs-Copilot verbunden wird.
ROI, Timeline und Team-Anforderungen
Ein realistischer Fahrplan beginnt mit einem 4–8-wöchigen PoC (Proof of Concept), gefolgt von einem 3–6-monatigen Pilot, der in Produktionsprozesse eingebunden wird. Erste wirtschaftliche Effekte (reduzierter Ausschuss, geringere Prüfzeiten) sind oft innerhalb des Piloten sichtbar.
Für die Umsetzung braucht es ein kleines, interdisziplinäres Team: ein Product Owner aus dem Unternehmen, ein Data Engineer, ein ML-Engineer, ein Backend-Developer und ein Change-Manager. Reruption kann diese Rollen als Co-Preneur mitbesetzen oder in die Kundenorganisation einbetten.
Sicherheit, Compliance, Betrieb
Datenschutz und Betriebssicherheit sind spezialisiert zu behandeln: On-premise-Infrastruktur, verschlüsselte Storage-Layer (MinIO), Netzwerk-Gateways (Traefik) und Zugangskontrollen sind Teil jeder Roadmap. Wir planen Backup- und Rollback-Strategien sowie Monitoring für Modelle im Betrieb.
Zuletzt sind Wartbarkeit und Kosten pro Inferenz zentrale Kennzahlen. Wir messen nicht nur Accuracy, sondern auch Laufzeit, Kosten pro Anfrage und Wartungsaufwand, um eine nachhaltige Betriebswirtschaftlichkeit sicherzustellen.
Zusammenfassung
Für Fertigungsbetriebe in Dortmund ist KI-Engineering kein Luxus, sondern eine strategische Investition: von der Inline-Qualitätsprüfung über Einkaufs-Copilots bis zur automatisierten Produktdokumentation verändern KI-Systeme die Art, wie Produktion operiert. Mit einem pragmatischen, modularen Ansatz lassen sich schnelle Erfolge erzielen und die Basis für langfristige Automatisierung legen.
Bereit, den nächsten Schritt zu machen?
Kontaktieren Sie uns für eine kostenlose Erstberatung. Wir erklären technische Optionen, zeigen Zeit- und Kostenrahmen und schlagen eine konkrete Roadmap vor — lokal abgestimmt auf Dortmund und Ihre Fertigungsprozesse.
Schlüsselbranchen in Dortmund
Dortmund war lange geprägt vom Stahl und vom Bergbau; der Strukturwandel hat die Stadt zu einem modernen Standort für Logistik, IT und produzierende Unternehmen gemacht. Insbesondere die Fertigung für Metall- und Kunststoffkomponenten profitiert von der Nähe zu Zuliefernetzwerken und großen Logistik-Hubs, die schnelle Reaktionszeiten und flexible Lieferketten ermöglichen.
Die Logistikbranche fungiert als Rückgrat für Produktionsbetriebe: Lagerhaltung, Kommissionierung und Transportprozesse sind eng mit Fertigungssteuerung verknüpft. Für KI-Lösungen heißt das: Modelle zur Bedarfsprognose und Routenoptimierung entfalten direkten Mehrwert, weil sie Lieferzeiten verkürzen und Bestandskosten senken.
IT-Unternehmen in der Region treiben die Digitalisierung voran und bieten Talentpools für Software- und Data-Engineering. Das eröffnet Fertigungsbetrieben die Möglichkeit, KI-Projekte regional zu besetzen und langfristig Know-how aufzubauen. Die lokale IT-Community erleichtert außerdem den Zugang zu modernen Cloud- und On-Premise-Betriebsmodellen.
Versicherungen und Energieanbieter sind ebenfalls wichtige Partner: Risk-Modelle, Versicherungsdaten und Energieverbrauchsanalysen lassen sich mit Fertigungsdaten verbinden, um nachhaltigere und risikoärmere Produktionsprozesse zu gestalten. KI kann helfen, Energieeinsatz zu optimieren und Versicherungskosten transparenter zu machen.
Für den Maschinenbau und die Komponentenfertigung bedeutet die lokale Industrievielfalt: kurze Innovationszyklen und hohe Anforderungen an Qualität und Compliance. KI-gestützte Prüfprozesse, Predictive Maintenance und automatisierte Dokumentation treffen hier auf eine hohe Nachfrage nach zuverlässigen, industrialisierten Lösungen.
Der regionale Innovationsdruck wirkt auch als Chance: Hersteller, Logistiker und Softwareanbieter in Dortmund arbeiten zunehmend in Ökosystemen zusammen. Erfolgreiche KI-Projekte sind daher häufig nicht Einzellösungen, sondern Integrationsprojekte, die mehrere Akteure und Datenquellen verbinden und so systemischen Nutzen erzeugen.
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Wichtige Akteure in Dortmund
Dortmunds wirtschaftliche Identität beruht auf starken, etablierten Unternehmen und einem wachsenden Netzwerk an Mittelständlern und Tech-Firmen. Diese Mischung schafft ein dynamisches Umfeld für KI-Innovationen, weil Bedarf, Daten und Implementierungs-Potenzial gemeinsam vorhanden sind.
Signal Iduna ist als großer regionaler Versicherer ein wichtiger Partner für Fertigungsunternehmen, wenn es um Risikobewertung, Schadenmanagement und Versicherungsdaten geht. Die Zusammenarbeit zwischen Versicherern und Herstellern eröffnet häufig datenbasierte Services rund um Prävention und Wartung.
Wilo ist ein Beispiel für einen Dortmunder Mittelständler mit globaler Reichweite, der in Pumpen- und Gebäudetechnik stark auf Effizienz und Qualität setzt. Für Unternehmen wie Wilo sind Predictive Maintenance, Energieoptimierung und Fertigungsautomatisierung zentrale Themen, bei denen KI direkten operativen Nutzen liefert.
ThyssenKrupp bleibt ein Symbol für die industrielle Tiefe der Region: als großer Arbeitgeber und Technologieanbieter prägt ThyssenKrupp Lieferketten und Innovationsnetzwerke. KI-Anwendungen, die Materialqualität, Produktionsfluss und Logistik kombinieren, haben hier besonders hohen Hebel.
RWE spielt eine zentrale Rolle in Energieversorgung und Infrastruktur. Fertigungsbetriebe in Dortmund profitieren von Partnerschaften, die Energieeffizienzprojekte, Lastmanagement und die Integration erneuerbarer Energien in Produktionsprozesse ermöglichen — alles Bereiche, in denen datengetriebene Modelle Kosten und CO2-Fußabdruck reduzieren können.
Materna als IT-Dienstleister und Systemintegrator bringt Expertise in Projektmanagement und Software-Implementierung mit. Solche Partner sind oft die Brücke zwischen Forschung, Entwicklung und der produktiven Einführung von KI-Lösungen in Fertigungsumgebungen.
Zusammen bilden diese Akteure ein Ökosystem, in dem Produktionsbetriebe, Dienstleister und Infrastrukturpartner zusammenwirken. Für KI-Projekte ergibt sich daraus ein Vorteil: lokale Integrationswege sind kurz, und Pilotprojekte können schnell in größere Rollouts überführt werden.
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Häufig gestellte Fragen
Ein Proof-of-Concept (PoC) kann bei klar definiertem Use-Case in vielen Fällen innerhalb von 4–8 Wochen realisiert werden. Die entscheidenden Faktoren sind Datenzugang, klare KPIs und die Verfügbarkeit eines Betriebskontakts, der Entscheidungen treffen kann. In Dortmund arbeiten wir häufig vor Ort, um Maschinenanschlüsse und Datenschnittstellen direkt zu klären — das beschleunigt die Implementierung enorm.
Zu Beginn scopen wir den Use-Case sehr eng: Input- und Output-Definitionen, Toleranzgrenzen und Metriken werden vorab festgelegt. Auf dieser Grundlage bauen wir einen Minimalprototyp, der realistische Daten verarbeitet und erste Resultate liefert, etwa Fehlererkennung oder einfache Automatisierungen.
Technisch umfasst der PoC typischerweise Data-Pipelines (ETL), ein erstes Modell oder eine Retrieval-Schicht für Knowledge-Systeme sowie eine einfache Integrationsschicht zu bestehenden Systemen (MES/ERP). Wir liefern außerdem eine Performance-Analyse: Laufzeit, Kosten pro Inferenz und Robustheit gegen Datenschwankungen.
Praktische Tipps: Planen Sie zeitliche Puffer für Datenbereinigung und internen Abstimmungsaufwand ein. Ein PoC ist eine Lernschleife — die Ergebnisse geben oft klare Hinweise, welche Datenqualität oder Prozessanpassungen nötig sind, um den Sprung in den produktiven Betrieb zu schaffen.
Self-Hosted-Infrastruktur adressiert drei zentrale Anforderungen: Datensouveränität, Betriebssicherheit und Kostenkontrolle. Für Fertigungsbetriebe, die sensible Produktionsdaten oder proprietäre Designs verarbeiten, ist die Möglichkeit, Modelle und Daten lokal zu betreiben, oft ein entscheidender Vorteil gegenüber Cloud-only-Ansätzen.
Technisch setzen wir in solchen Szenarien auf Komponenten wie Hetzner für Hosting, MinIO für objektspeicherähnliche Anforderungen, Traefik als Gateway und Container-Orchestrierung mit Lösungen wie Coolify. Das erlaubt skalierbare Deployments, die dennoch vollständig in den Sicherheitsperimeter des Unternehmens eingebettet sind.
Ein weiterer Vorteil ist Latenzreduktion: Lokale Inferenz minimiert Antwortzeiten bei Produktions-Copilots, die in Echtzeit Entscheidungen oder Empfehlungen liefern müssen. Darüber hinaus ermöglichen Self-Hosted-Setups fein granulare Kontrolle über Updates, Backups und Zugriffsrechte — wichtig für Audits und Zertifizierungen in produzierenden Unternehmen.
Für Dortmunder Betriebe empfehlen wir eine hybride Strategie: sensible Workloads on-prem, weniger kritische Modelle in kontrollierten Cloud-Umgebungen. So bleiben Flexibilität und Kostenoptimierung erhalten, ohne Kompromisse bei Compliance einzugehen.
Die Integration erfolgt in mehreren Schichten: Datenebene, API-Ebene und UX-Ebene. Zuerst werden relevante Daten aus MES/ERP extrahiert und in standardisierte Formate überführt. Diese ETL-Schicht ist häufig der zeitaufwändigste Teil, weil Feldnamen, Protokolle und Timestamp-Formate harmonisiert werden müssen.
Auf API-Ebene bauen wir Middleware, die Anfragen des Copilots in ERP-Transaktionen umsetzt und umgekehrt. So kann ein Copilot beispielsweise eine Lieferantenanfrage auslösen, eine Freigabeanforderung generieren oder Produktionsaufträge priorisieren, während ERP-Logs und Audit-Trails erhalten bleiben.
Die UX-Ebene ist entscheidend für Akzeptanz: Copilots sollten in die Arbeitsumgebung der Nutzer integriert werden — sei es ein Dashboard im MES, ein Chat-Widget in der Betriebsleitzentrale oder mobile Benachrichtigungen für Instandhaltungsteams. Entscheidungsvorschläge müssen transparent sein, mit Erklärungen und Quellenangaben, damit Bediener die Empfehlungen nachvollziehen können.
Schließlich ist Governance wichtig: Welche Aktionen darf der Copilot automatisch ausführen, welche nur vorschlagen? Diese Regeln werden in Abstimmung mit Betriebsleitung und IT definiert und Schritt für Schritt geöffnet, sobald Vertrauen aufgebaut ist.
Für verlässliche Qualitätsprüfungen sind multimodale Daten oft am wirksamsten: hochauflösende Bilder, Prozessparameter (Temperatur, Druck, Geschwindigkeit), Maschinendaten (Vibration, Stromaufnahme) und manuelle Prüfprotokolle. Je mehr relevante Signale kombiniert werden, desto robuster wird die Fehlererkennung.
Wichtig ist außerdem die historische Tiefe: Modelle profitieren von Datensätzen, die typische Produktionsvarianten und Fehlerfälle abdecken. Wenn seltene Fehler auftreten, sind synthetische Datenaugmentation oder gezielte Annotationen nötig, um Modelle nicht zu über- oder unterfitten.
Ein weiteres Kriterium ist Metadaten-Qualität: Rückverfolgbarkeit zu Chargennummern, Lieferanteninformationen und Maschinen-ID erlaubt sowohl Root-Cause-Analysen als auch präzisere Korrekturmaßnahmen. Ohne diese Kontextdaten bleibt die Diagnose oft unvollständig.
In der Praxis beginnen wir mit einem Data-Mapping-Workshop, identifizieren Quick-Wins und bauen anschließend ETL-Pipelines mit Monitoring. So zeigen wir schnell, ob die vorhandenen Daten für einen produktiven Qualitäts-Use-Case ausreichen oder ob zusätzliche Sensorik bzw. Prozesse nötig sind.
Die Wirtschaftlichkeit hängt von Use-Case und Metriken ab. Typische Hebel sind Reduktion von Ausschuss, geringere Prüfzeiten, kürzere Rüstzeiten und verbesserte Liefertreue. Diese Effekte sind unmittelbar monetarisierbar: weniger Nacharbeit, geringerer Materialverbrauch und niedrigere Lagerkosten.
Ein realistischer Ansatz rechnet mit einem PoC (4–8 Wochen), einem Pilot (3–6 Monate) und einer Skalierungsphase. Erste Einsparungen treten oft im Pilot auf: reduzierte Prüfzeiten oder vermiedene Fehlerkosten können die Investition innerhalb eines Jahres teilweise decken.
Wichtig sind klare KPIs und eine Baseline-Messung vor Projektstart. Wir helfen, KPIs so zu definieren, dass sie operativ gemessen werden können — z. B. Ausschussrate pro Schicht, Zeit pro Qualitätsprüfung oder Lieferpünktlichkeit. Solche Metriken machen ROI-Berechnungen belastbar.
Außerdem bieten wir Finanzierung und schrittweise Implementierung an: statt großer Anfangsinvestition zeigen wir Minimum Viable Products, die sofort Nutzen bringen und sukzessive erweitert werden. So wird das Investment steuerbar und kalkulierbar.
Change Management ist oft der Schlüssel zur nachhaltigen Einführung von KI. Technische Lösungen allein reichen nicht; Mitarbeitende müssen Prozesse anpassen, Empfehlungen der Systeme verstehen und Vertrauen aufbauen. Ohne begleitende Maßnahmen bleiben Systeme oft Insellösungen, die nicht den erwarteten Nutzen entfalten.
Ein praxisbewährter Ansatz umfasst Schulungen, Shadowing-Phasen, regelmäßige Feedback-Loops und die Einbindung von Key Usern aus Produktion, Qualität und Einkauf. Solche Anwender werden zu Champions, die das neue System im Alltag testen und anderen Kolleg*innen die Vorteile erklären.
Transparenz hilft: Erklärbare Modelle, nachvollziehbare Vorschläge und ein klares Escalation-Pattern für Fehlerfälle vermindern Ängste und schaffen Vertrauen. Dashboards, die Metriken und Fehlerursachen visualisieren, unterstützen die Akzeptanz zusätzlich.
Reruption arbeitet als Co-Preneur: wir bringen nicht nur Technik, sondern auch Begleitung für organisatorische Adaption mit. Vor-Ort-Arbeit in Dortmund ist dabei entscheidend, weil kulturelle und prozessuale Nuancen direkt sichtbar werden und in die Lösung einfließen können.
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Philipp M. W. Hoffmann
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