Warum sollten Fertigungsbetriebe in Frankfurt am Main jetzt in KI-Engineering investieren?
Innovatoren dieser Unternehmen vertrauen uns
Lokale Herausforderung: Produktion trifft Digitale Beschleunigung
In der Rhein‑Main‑Region prallen traditionelle Fertigungsprozesse auf steigende Anforderungen an Geschwindigkeit, Qualität und Rückverfolgbarkeit. Werkstätten und Komponentenbauer kämpfen mit manuellen Workflows, inkonsistenter Dokumentation und langen Entscheidungswegen — und verlieren damit Zeit, Material und Wettbewerbsvorteile.
Warum wir die lokale Expertise haben
Reruption bringt tiefgehendes KI‑Engineering in Fertigungsumgebungen und reist regelmäßig nach Frankfurt am Main, um direkt vor Ort mit Produktionsleitern, IT‑Teams und Einkaufsteams zu arbeiten. Wir behaupten kein Büro in der Stadt; stattdessen integrieren wir uns temporär in Ihre Organisation, um reale Systeme zu bauen — nicht nur Konzepte.
Unsere Arbeit kombiniert schnelle Prototypen mit einem klaren Pfad zur Produktion: Wir starten mit Use‑Case‑Scoping, bauen Prototypen, messen Performance und liefern einen konkreten Produktionsplan. Gerade in einer Region, die von Finanz-, Logistik- und Pharma‑Playern geprägt ist, ist es entscheidend, technische Lösungen an strenge Compliance‑ und Integrationsanforderungen anzupassen.
Unsere Referenzen
Im Fertigungsumfeld haben wir mit STIHL über mehrere Projekte hinweg Produktions‑ und Trainingslösungen entwickelt — von Sägensimulatoren bis zu ProTools — und sidestep‑basierte Corporate‑Startup‑Entwicklung begleitet. Diese Arbeiten zeigen, wie sich Forschung, Produktentwicklung und Produktion verbinden lassen, um Produkt‑Markt‑Fit zu erreichen.
Mit Eberspächer realisierten wir Lösungen zur Geräuschreduktion in Fertigungsprozessen: Datenbasierte Analysen und Optimierungen, die direkt in die Produktion rückgeführt wurden. Beide Projekte belegen unsere Fähigkeit, robuste KI‑Lösungen entlang der gesamten Fertigungskette zu implementieren.
Über Reruption
Reruption wurde mit der Überzeugung gegründet, dass Unternehmen nicht nur reagieren, sondern proaktiv neu gestalten müssen. Unser Co‑Preneur‑Ansatz bedeutet: Wir arbeiten wie Mitgründer in Ihren Geschäftseinheiten, übernehmen Verantwortung für Outcomes und verlagern nicht nur Wissen, sondern auch operative Verantwortung.
Technisch sind wir Engineered‑first: Wir bauen funktionierende Systeme — von Custom‑LLMs über private Chatbots bis zur Self‑Hosted‑Infra mit Hetzner, MinIO und Traefik — die in Produktionsumgebungen funktionieren. Dabei bleibt die lokale Perspektive zentral: wir verstehen die Anforderungen von Kunden in Frankfurt am Main und bringen Lösungen in die Produktion, nicht in Folien.
Unsere Teams kombinieren Product‑Entscheidungskraft, schnelle Engineering‑Sprints und operative Metriken, so dass aus Ideen tragfähige Produktionssysteme mit klaren KPIs und einem realistischen Roadmap werden. Wir reisen regelmäßig nach Frankfurt und arbeiten vor Ort, um die Integration in bestehende ERP‑, MES‑ und PLM‑Landschaften sicherzustellen.
Wie würde ein erster PoC in meinem Werk aussehen?
Wir kommen nach Frankfurt, scopen den Use Case vor Ort, liefern innerhalb von Wochen einen funktionierenden Prototyp und zeigen den Weg zur Produktion.
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 die Fertigung in Frankfurt am Main: ein vertiefter Leitfaden
Frankfurt am Main ist auf den ersten Blick Deutschlands Finanzmetropole, doch die Region ist auch ein logistischer Knoten mit einem dichten Netz aus Zulieferern, Maschinenbauern und mittelständischen Komponentenherstellern. Für diese Fertigungsbetriebe bietet KI‑Engineering unmittelbaren Mehrwert: von Prozessoptimierung über Qualitätsüberwachung bis zu automatisierter Dokumentation. In diesem Deep Dive erklären wir Marktgegebenheiten, konkrete Anwendungsfälle, technische Ansätze, Geschäftskennzahlen und Umsetzungsfallen.
Marktanalyse und lokale Dynamik
Die Rhein‑Main‑Region vereint große Finanzhäuser, Logistik‑Drehkreuze wie Fraport und ein starkes Netz mittelständischer Produzenten. Fertigungsunternehmen hier operieren oft mit internationalen Kunden, komplexen Lieferketten und strenger Compliance — das schafft Bedarf nach Lösungen, die sowohl skalierbar als auch sicher sind.
Auf der Nachfrageseite verlangen OEMs und Zulieferer kürzere Lieferzeiten, rückverfolgbare Qualitätsnachweise und transparente Kostenmodelle. Auf der Angebotsseite können Hersteller KI nutzen, um Inspektionen, Materialflusserkennung und Produktionsplanung zu automatisieren. Die Nähe zu großen Finanzinstituten hat außerdem den Vorteil, dass Investitions- und Versicherungsprodukte häufig verfügbar sind — das erleichtert die Finanzierung größerer Digitalisierungsprojekte.
Konkrete Use Cases für Metall-, Kunststoff- und Komponentenfertigung
1) Qualitätskontrolle: Bildbasierte Defekterkennung an Montagebändern reduziert Ausschuss und Nacharbeit. Kombiniert man Kamerabildanalyse mit Prozessdaten aus Maschinen, entstehen robuste Alerts und Ursachenanalysen.
2) Workflow‑Automatisierung & Copilots: Einkaufs‑Copilots helfen beim Lieferanten‑Scouting, automatisieren Anfragen und vergleichen technische Spezifikationen. Produktionscopilots unterstützen Schichtleiter mit Echtzeit‑Checklisten und Abweichungsanalysen.
3) Dokumentation & Traceability: KI‑gestützte Extraktion aus PDFs, CAD‑Metadaten und Prüfprotokollen ermöglicht automatische Stücklisten‑Aktualisierung und Audit‑Reports.
4) Predictive Maintenance & Sound‑Analyse: Wie bei unserem Projekt mit Eberspächer kann die Analyse von Maschinenlärm und Vibrationsdaten frühzeitig Verschleiß erkennen und ungeplante Stillstände reduzieren.
Technische Architektur und Module
Ein praxistaugliches KI‑System kombiniert mehrere Module: Custom LLM Applications für natürliche Interaktion, Internal Copilots & Agents für mehrstufige Workflows, robuste API/Backend‑Schichten für Integrationen (OpenAI/Groq/Anthropic), und private Chatbots ohne RAG, wenn Knowledge Systems strikt kontrolliert werden müssen.
Die Dateninfrastruktur basiert auf zuverlässigen Data‑Pipelines (ETL), Datenspeicherung in Postgres + pgvector für semantische Suche und objektstore‑basierten Systemen wie MinIO. Für Produktionsumgebungen empfehlen wir oft eine self‑hosted Infrastruktur (Hetzner, Coolify, Traefik) – insbesondere wenn Datenhoheit und Latenz kritisch sind.
Implementierungsansatz: Vom PoC zur Produktion
Unsere standardisierte Route beginnt mit Use‑Case‑Definition und einem 2‑4‑wöchigen PoC (wie in unserem AI PoC Angebot), gefolgt von Performance‑Tests, Security‑Reviews und einem gestuften Rollout. Wichtig ist, dass der PoC nicht nur einen Proof of Concept, sondern einen klaren Produktionspfad liefert: Architektur, Skalierungsplan, Budget und Timeline.
Parallel zur technischen Umsetzung planen wir Integrationen in bestehende Systeme: ERP (z. B. SAP), MES und PLM. Eine enge Zusammenarbeit mit IT‑Betrieb und OT‑Teams ist erforderlich, um Schnittstellen, Authentifizierung und Datenqualität sicherzustellen.
Erfolgsfaktoren und KPIs
Erfolgreiche Projekte definieren früh messbare KPIs: Ausschussrate, Durchlaufzeit, MTTR (Mean Time to Repair), Verarbeitungszeit pro Prüfstück und Kosten pro Lauf. Mathematische Modelle sollten nicht isoliert bewertet werden; entscheidend ist der Business Impact — weniger Ausschuss, geringere Stillstandszeiten und beschleunigte Entscheidungszyklen.
Eine weitere Erfolgskomponente ist die Nutzungsrate: Copilots und interne Tools werden nur dann wertvoll, wenn sie in den täglichen Arbeitsfluss integriert sind und Bedienbarkeit sowie Trust‑Mechanismen (Erklärbarkeit) bieten.
Häufige Stolperfallen
Typische Fehler sind unklare Zielmetriken, mangelhafte Datenqualität, zu frühe Skalierung und Vernachlässigung von Change‑Management. Technisch treten Integrationsprobleme mit Legacy‑Systemen und unzureichende Datenpipelines am häufigsten auf. Economic Pitfall: ein PoC, der keine Skalierungsrechnung oder Produktionskosten berücksichtigt.
Unsere Gegenstrategie: klare Scoping‑Sessions, abgesicherte Datenpipelines, iterative Releases und eine enge Einbindung der Fachabteilungen. Nur so vermeiden Sie teure Umwege und erreichen echten ROI.
ROI, Zeitrahmen und Teamaufstellung
Ein typischer PoC dauert 2–6 Wochen; die Produktionsreife kann in 3–9 Monaten erreicht werden, abhängig von Integrationsaufwand und regulatorischen Anforderungen. ROI‑Berechnungen basieren auf eingesparten Materialien, reduzierten Stillstandszeiten und Effizienzgewinnen in Einkauf und Qualitätssicherung.
Empfohlenes Team: 1–2 Data Engineers, 1 ML Engineer, 1 Backend/DevOps‑Engineer, 1 Product Owner aus der Fertigung und 1 Change Manager. Reruption kann diese Rollen als Co‑Preneur ergänzen und die initiale Delivery verantworten.
Technologie‑Stack und Integrationsaspekte
Für Produktionstauglichkeit setzen wir auf robuste Open‑Source‑Bausteine kombiniert mit kommerziellen Modellen, wo es Sinn macht. Beispiele: Postgres + pgvector für Knowledge Systems, MinIO als S3‑kompatibler Store, Deployment via Traefik und Coolify, Hosting bei Hetzner für self‑hosted Szenarien. Auf der Modellseite integrieren wir OpenAI-, Anthropic‑ oder Groq‑APIs je nach Compliance‑Anforderung.
Wichtig ist die Orchestrierung: CI/CD, MLOps‑Pipelines, Monitoring und A/B‑Tests für Modelle, sowie klare Rollback‑Strategien. Auch Latency‑SLA und Hochverfügbarkeit müssen bei Produktionssystemen früh berücksichtigt werden.
Change Management und Adoption
Technik allein reicht nicht: Adoption entsteht durch Schulung, einfache Interfaces und sichtbare Quick Wins. Wir arbeiten mit Hands‑On‑Workshops, Pilot‑Shifts und Champions‑Programmen in der Produktion, um Nutzer zu gewinnen und kontinuierliches Feedback einzubauen.
In Frankfurt am Main kooperieren wir vor Ort mit Produktions- und IT‑Teams, um Prozesse so zu gestalten, dass neue Tools tatsächlich verwendet werden. Nur so werden aus Prototypen nachhaltige Produktivsysteme.
Bereit für ein unverbindliches Gespräch?
Vereinbaren Sie ein Treffen in Frankfurt oder einen Remote‑Kickoff — wir prüfen Daten, Ziele und einen schnellen Pilotplan.
Schlüsselbranchen in Frankfurt am Main
Frankfurt am Main ist weit mehr als Bankentürme und Börsensaal: Die Stadt ist ein logistisches Drehkreuz und Standort für Versicherer, Pharmafirmen und ein dichtes Netz an Dienstleistern – ein Ökosystem, das Fertigungsbetriebe in der Region maßgeblich prägt. Historisch profitierte die Stadt von ihrer Lage am Main und der frühen Verkehrsvernetzung, die Zulieferer und Logistikdienstleister anzog.
Die Finanzbranche mit Häusern wie Deutsche Bank und Commerzbank formt das Kapitalumfeld der Region: Investitionsentscheidungen, Leasingmodelle für Maschinen und Finanzierungslösungen für Digitalisierungsprojekte sind hier omnipräsent. Für Hersteller bedeutet das: bessere Zugänge zu Finanzierung, aber auch höhere Anforderungen an Reporting und Compliance.
Die Versicherungslandschaft, eng verzahnt mit der Produktion, stellt Anforderungen an Risikomanagement und Asset‑Versicherung. KI‑gestützte Predictive‑Maintenance‑Modelle können Versicherungsprämien senken, weil sie das Risiko ungeplanter Stillstände messbar reduzieren.
Pharma‑ und Life‑Science‑Unternehmen in der Region erzeugen Anforderungen an präzise Dokumentation, Rückverfolgbarkeit und regulatorische Nachweise — Anforderungen, die sich direkt auf Zulieferer in der Komponentenfertigung übertragen, sobald sie in diesen Lieferketten agieren.
Die Logistikbranche ist durch Fraport und zahlreiche Speditionen stark ausgeprägt. Kürzere Lieferzeiten, Just‑in‑Time‑Anforderungen und komplexe Zöll‑/Exportprozesse drücken auf die Supply‑Chain‑Resilienz. Hersteller in Hessen profitieren von KI‑gestützten Optimierungen in Planung und Lagerhaltung, um diesen Druck zu mildern.
Mittelständische Maschinenbauer, Werkzeughersteller und Kunststoffverarbeiter in der Umgebung haben Tradition, aber auch Handlungsdruck: Globaler Wettbewerb, Fachkräftemangel und steigende Qualitätsanforderungen erfordern digitale Assistenzsysteme, automatisierte Prüfungen und intelligente Dokumentationslösungen.
Die Übergänge zwischen den Branchen bieten Chancen: Ein Hersteller, der KI‑basierte Qualitätssicherung anbietet, kann seine Technologie Versicherern erklären, Finanzierungspartner überzeugen und Logistikabläufe mit Kunden koordinieren. Solche sektorübergreifenden Lösungen sind genau das, worauf der Frankfurter Markt reagiert.
Für KI‑Engineering bedeutet das: die Lösungen müssen branchenübergreifend denken, regulatorische Anforderungen abbilden und gleichzeitig operativ in Werkshallen funktionieren. Frankfurt ist dafür ein anspruchsvoller, aber fruchtbarer Prüfstand.
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Wichtige Akteure in Frankfurt am Main
Deutsche Bank ist eine der prägenden Finanzinstitutionen der Stadt und beeinflusst sowohl das Kapitalangebot als auch die Risikobewertung von Industrieprojekten. Ihre Innovationszentren treiben FinTech‑Kooperationen voran, die für Hersteller interessant sind, die Finanzprodukte oder Zahlungsmodelle digitalisieren wollen.
Commerzbank hat als traditionsreiches Haus enge Beziehungen zum Mittelstand. Für Fertiger in Hessen sind maßgeschneiderte Finanzierungslösungen, Leasingmodelle für Produktionsanlagen und Exportkredite zentrale Themen, bei denen Commerzbank eine aktive Rolle spielt.
DZ Bank und die genossenschaftlichen Finanznetzwerke haben oft direkten Draht zu lokalen Genossenschaften und Zulieferern. Diese Strukturen erleichtern mittelständischen Herstellern den Zugang zu Kooperationsnetzwerken und branchenspezifischem Know‑how.
Helaba (Landesbank Hessen‑Thüringen) ist nicht nur Kreditgeber, sondern auch Förderer regionaler Infrastrukturprojekte. Großprojekte zur Digitalisierung in der Produktion können hier auf strategische Finanzierungspartner treffen, die langfristige Perspektiven eröffnen.
Deutsche Börse symbolisiert das Kapital- und Infrastrukturangebot der Region. Für größere Industrieakteure bietet die Nähe zur Börse Vorteile bei Kapitalmarkttransaktionen, während kleinere Hersteller von Ökosystemdienstleistungen profitieren, die rund um die Börse entstehen (z. B. Compliance‑Tools, Reporting‑Dienstleistungen).
Fraport als globaler Flughafenkonzern macht Frankfurt zu einem Logistik‑Hub. Gerade für Komponentenlieferanten ist die Anbindung eines Flughafens von strategischer Bedeutung: schnelle Lieferketten und internationale Verbindungen erleichtern den Export und die Just‑in‑Time‑Belieferung.
Neben diesen großen Playern ist das Rückgrat der Region der Mittelstand: mittelständische Maschinenbauer, Werkzeugmacher und Kunststoffverarbeiter, die oft Familienunternehmen sind und lokal verwurzelt. Diese Firmen sind inkrementell innovativ, suchend nach praktikablen KI‑Lösungen, die sofort Produktivität und Qualität steigern.
Innovationsnetzwerke, Hochschulen und Forschungseinrichtungen in Hessen ergänzen das Ökosystem. Für Hersteller ergeben sich hier Kooperationsmöglichkeiten, Pilotprojekte und Talentrekrutierung, die eine erfolgreiche KI‑Adoption unterstützen.
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Häufig gestellte Fragen
KI‑Engineering in der Fertigung bedeutet, dass KI‑Modelle und datengetriebene Komponenten nicht nur experimentell eingesetzt, sondern als integraler Teil produktiver Produktionsprozesse gebaut werden. Das umfasst die Entwicklung von Modellen, die robuste Datenpipelines, das Betreiben in produktiven Umgebungen und die Integration in bestehende IT/OT‑Landschaften.
Für Metall, Kunststoff und Komponentenfertigung sind mehrere Module besonders relevant: Custom LLM Applications für technische Assistenz, Internal Copilots & Agents für mehrstufige Prozesse (z. B. Preisverhandlung oder Reklamationshandling), Data Pipelines & Analytics Tools für ETL und Forecasting sowie Self‑Hosted AI Infrastructure für Datenhoheit.
Praktisch bedeutet das: Bildverarbeitungssysteme für Qualitätskontrolle werden mit Produktionsdaten kombiniert; Copilots helfen Einkäufern, technische Spezifikationen zu prüfen; Backend‑APIs integrieren Modellantworten in MES/ERP; Knowledge Systems (Postgres + pgvector) speichern und durchsuchen firmeninternes Wissen.
Wer dieses Zusammenspiel beherrscht, schafft produktionsreife Systeme: geringe Latenz, automatisierte Workflows, nachvollziehbare Entscheidungen und ein klarer Pfad von PoC zu Scale. Reruption hilft, diese Module zu orchestrieren, damit die Technologie echten operativen Nutzen liefert.
Datenanforderungen hängen stark vom Use Case ab. Für bildbasierte Qualitätsprüfungen reicht manchmal eine überschaubare Menge annotierter Beispiele (einige hundert bis wenige tausend Bilder) aus, um erste Modelle zu trainieren. Für Predictive Maintenance werden kontinuierliche Telemetriedaten benötigt: Vibration, Temperatur, Laufzeiten und manchmal Audioaufnahmen.
Wichtiger als die reine Datenmenge ist die Datenqualität: saubere Labels, konsistente Zeitstempel und Metadaten (Maschinen‑ID, Charge, Schicht) sind entscheidend. Fehlen Labels, helfen wir mit hybriden Methoden wie Weak Supervision, Active Learning oder simulierten Daten, schnell zu starten.
Für einen typischen PoC in der Fertigung empfehlen wir einen klar definierten Daten‑Scope: 4–12 Wochen historischer Produktionsdaten, 500–2.000 annotierte Prüfbeispiele oder 1–3 Monate Rohtelemetrie. Wir prüfen Datenqualität in einer Anfangsphase und geben konkrete Empfehlungen, welche Daten erforderlich sind.
Schließlich müssen Datenschutz und IP‑Aspekte beachtet werden: Sind Daten personenbezogen? Dürfen Produktionsdaten in die Cloud? Bei Bedarf bauen wir self‑hosted Lösungen, die Daten im Rechenzentrum des Kunden halten, und nutzen Technologien wie MinIO und Hetzner, um Compliance sicherzustellen.
Das ist eine Frage von Compliance, Latenz, Kosten und interner Kompetenz. Cloud‑Modelle bieten hohe Skalierbarkeit und einfache API‑Integration (OpenAI, Anthropic), sind aber kritisch, wenn sensible Produktionsdaten oder IP das Unternehmen verlassen. Self‑hosted bietet volle Datenhoheit, geringere laufende API‑Kosten und oft niedrigere Latenz im lokalen Netzwerk, erfordert jedoch mehr operativen Aufwand.
Für viele Fertigungsunternehmen in Hessen ist ein hybrider Ansatz sinnvoll: sensitive Prozesse und Knowledge Systems bleiben on‑prem oder in einem privaten Rechenzentrum, während nicht sensible Modellinferenz zunächst über Cloud‑APIs läuft. Parallel dazu kann man eine self‑hosted Infrastruktur mit Hetzner, Coolify, Traefik, MinIO und Postgres aufbauen, um langfristig Kosten zu optimieren und Compliance zu erfüllen.
Wirtschaftlich betrachtet amortisiert sich self‑hosted häufig bei hoher Nutzungsrate (z. B. bei Copilots mit tausenden Sessions pro Monat). Aber der initiale Betrieb erfordert SRE/DevOps‑Kompetenz. Reruption kann hier die Anfangsphase betreiben und Know‑how an interne Teams übergeben.
Unsere Empfehlung: Beginnen Sie mit einem klaren Datenschutz‑Review, wählen Sie einen hybriden Pfad für den PoC und erstellen Sie eine Total Cost of Ownership‑Rechnung für Cloud vs. self‑hosted, bevor Sie skalieren.
Ein gut fokussierter PoC für einen konkreten Use Case (z. B. visuelle Inspektion oder Einkaufs‑Copilot) kann innerhalb von 2–6 Wochen erste, messbare Ergebnisse liefern. Der Schlüssel ist ein enges Scoping: klares Input/Output‑Format, verfügbare Datenquellen und Erfolgskriterien.
Reruption bietet ein standardisiertes AI PoC‑Paket für 9.900 €, das Use‑Case‑Definition, Machbarkeitsprüfung, Rapid Prototyping, Performance‑Evaluation und einen Produktionsplan enthält. Dieser Ansatz zeigt nicht nur, ob die Technik funktioniert, sondern auch, wie aufwendig eine Produktionsreife wäre.
Nach dem PoC hängt der weitere Zeitplan von Integrationstiefe, Security‑Anforderungen und notwendigen Produktivsystemen ab. Ein kleinerer Rollout kann 3–6 Monate dauern; größere Integrationen in ERP/MES bis zu 9–12 Monate, inklusive Compliance‑Zertifizierungen.
Wichtig ist, dass ein PoC finanzielle Transparenz liefert: Schätzung von Kosten pro Lauf, Infrastrukturbedarf und Personalkosten. Nur so lässt sich ein belastbarer Business Case erstellen, der Investitionsentscheidungen in Frankfurt am Main erleichtert.
Integrationen erfordern zwei Aspekte: technische Schnittstellen und organisatorische Abstimmung. Technisch werden meist RESTful APIs, Message Queues oder direkte Datenbankanbindungen verwendet. Wir bauen API/Backend‑Layer, die als Vermittler zwischen KI‑Services (Modelle, Copilots) und ERP/MES/PLM agieren und Authentifizierung, Logging und Monitoring übernehmen.
Auf der organisatorischen Seite müssen Datenverantwortliche, IT‑Security und Fachabteilungen gemeinsam die Datenflüsse definieren, Zuweisungen klären und Verantwortlichkeiten für Modell‑Outputs festlegen. Gerade bei Entscheidungen mit Auswirkungen auf Produktion oder Einkauf empfiehlt sich ein menschlicher Gatekeeper in der Anfangsphase.
Besondere Herausforderung sind proprietäre oder legacy Systeme ohne moderne Schnittstellen. Hier helfen Transformations‑Layer, Robotic Process Automation oder gezielte Middleware. Wir analysieren diese Hürden früh im Projekt und planen passende Adapter.
Ein schrittweises Vorgehen hat sich bewährt: erst read‑only Integrationen für Monitoring und Alerts, dann write‑back‑Funktionalitäten, wenn Verlässlichkeit und Governance sichergestellt sind. So minimieren Sie Risiken und erzeugen Vertrauen in die Systeme.
Reruption reist regelmäßig nach Frankfurt am Main und arbeitet vor Ort mit Kunden — wir haben dort kein Büro, sondern integrieren uns temporär und operativ in Ihre Teams. Diese Nähe ermöglicht uns, Produktionsprozesse direkt zu erleben, Hands‑On‑Tests durchzuführen und Stakeholder effizient einzubinden.
Unsere Zusammenarbeit beginnt mit Workshops vor Ort: Scoping, Datenaufnahme und Stakeholder‑Interviews. Anschließend liefern wir schnelle Prototypen, die wir gemeinsam in Ihrer Umgebung validieren. Vor Ort‑Präsenz ist besonders wertvoll bei Hardware‑nahen Use Cases oder wenn OT‑Schnittstellen betroffen sind.
Nach der initialen Phase nutzen wir Remote‑Sprints und regelmäßige Onsite‑Tage, um die Umsetzung zu beschleunigen und Wissenstransfer sicherzustellen. Diese hybride Arbeitsweise kombiniert lokale Nähe mit der Effizienz verteilter Teams.
Für Produktionsunternehmen in Frankfurt ist dieser Ansatz besonders vorteilhaft: Entscheidungsträger, Schichtleiter und IT‑Teams werden eingebunden, sodass Lösungen nicht als Fremdkörper eingeführt, sondern von Anfang an operationalisiert werden.
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