Warum brauchen Fertigungsbetriebe in Köln jetzt KI-Engineering für Metall-, Kunststoff- und Komponentenproduktion?
Innovatoren dieser Unternehmen vertrauen uns
Lokale Herausforderung: Effizienzdruck und fragmentierte Prozesse
Fertigungsbetriebe in Köln stehen unter doppeltem Druck: steigende Kosten und gleichzeitig die Erwartung nach individueller, flexibler Produktion. Viele Produktionslinien arbeiten noch mit fragmentierten IT‑Landschaften, manuellem Reporting und langwierigen Freigabeprozessen. Ohne automatisierte Datenpipelines und robuste KI‑Systeme bleiben Optimierungsfenster geschlossen und Ausschussquoten höher als nötig.
Warum wir die lokale Expertise haben
Reruption hat seinen Sitz in Stuttgart, reist regelmäßig nach Köln und arbeitet vor Ort mit Kunden, um echte Lösungen in Produktion und Supply‑Chain zu implementieren. Wir kommen nicht mit fertigen PowerPoint‑Strategien: Wir bringen Ingenieure, Datenwissenschaftler und Produktverantwortliche in die Werkshallen, um reale Probleme zu verstehen und in lauffähige Systeme zu übersetzen.
Durch unsere Co‑Preneur‑Arbeitsweise übernehmen wir unternehmerische Verantwortung: Bei Kunden in Nordrhein‑Westfalen integrieren wir uns temporär in P&L‑Bereiche, validieren Hypothesen in Tagen statt Monaten und liefern lauffähige Prototypen, die auf Produktionsdaten getestet wurden. So schaffen wir Vertrauen bei Betriebsleitern und IT‑Teams gleichermaßen.
Unsere Erfahrung mit heterogenen IT‑Landschaften, lokalen Dienstleistern und Cloud‑/On‑prem‑Mix macht uns zu einem pragmatischen Partner für Kölner Fertiger. Wir wissen, wie man Self‑Hosted Infrastruktur (z. B. Hetzner, Coolify, MinIO) so aufsetzt, dass sie mit SAP, MES und bestehenden PLM‑Systemen harmoniert und gleichzeitig Datenschutzanforderungen in Deutschland erfüllt.
Unsere Referenzen
Für die Fertigungsbranche bringen wir konkrete Projekterfahrung: Bei STIHL haben wir mehrere Projekte begleitet — von Trainingslösungen über ProTools bis zur Entwicklung eines Sägensimulators — und damit tiefes Wissen über Produktionsprozesse, Qualitätsanforderungen und die Venture‑orientierte Produktentwicklung in Industrieumgebungen aufgebaut.
Mit Eberspächer haben wir an KI‑gestützten Lärmreduktionslösungen gearbeitet, die Datenanalyse und Prozessoptimierung in Fertigungsabläufe integrieren. Das Projekt zeigt, wie sensorbasierte Datenpipelines, ML‑Modelle zur Mustererkennung und praxisnahe Implementierung zusammenkommen, um messbare Qualitätsverbesserungen zu erzielen.
Diese Referenzen sind Beleg dafür, dass wir Fertigungsprozesse nicht nur analysieren, sondern produktionsreife Lösungen bauen: von Data‑Ingestion über Modelltraining bis hin zu robusten Deployments und Produktionsüberwachung.
Über Reruption
Reruption wurde gegründet, weil Unternehmen nicht nur reagieren, sondern aktiv umgestalten sollten. Unser Ansatz kombiniert strategische Klarheit, technische Tiefe und eine Gründermentalität: Wir arbeiten als Co‑Penure gemeinsam mit Ihnen in der Organisation, nicht am weißen Brett draußen.
Wir liefern nicht die Optimierung des Status quo, sondern bauen das, was den Status quo ersetzt. Für Fertiger in Köln bedeutet das: konkrete KI‑PoCs, skalierbare Produktionssysteme und Enablement, damit Ihre Teams die neuen Werkzeuge dauerhaft betreiben und weiterentwickeln können.
Interessiert an einem schnellen KI‑PoC in Ihrer Produktion?
Wir prüfen die technische Machbarkeit Ihres Use Cases, liefern einen funktionierenden Prototypen und zeigen den Weg zur Produktion — vor Ort in Köln 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 die Fertigung in Köln: Ein umfassender Leitfaden
Die Fertigungslandschaft in Köln verlangt Lösungen, die härter arbeiten als die Unternehmen selbst: robuste Systeme, die live mit Produktionsdaten umgehen, erklärbare Modelle für Qualitätskritikalität und Integrationen, die mit bestehenden ERP‑, MES‑ und PLM‑Systemen funktionieren. KI‑Engineering ist nicht Forschung; es ist Engineering, Deployment und Betrieb von Systemen, die im Schichtbetrieb bestehen.
Marktanalyse und lokaler Kontext
Köln ist keine klassische Schwerindustrie‑Stadt wie das Ruhrgebiet, aber die Region verbindet starke industrielle Kernbereiche mit einem florierenden Dienstleistungs‑ und Mediensektor. Diese Mischung führt zu hohen Anforderungen an Variantenvielfalt, kurze Lieferzeiten und Integration mit Handelspartnern wie der Rewe Group. Fertiger hier müssen flexibel sein und gleichzeitig die Qualität auf Serienniveau halten.
Die regionale Wertschöpfung ist stark vernetzt: Zulieferer für Automotive und Maschinenbau arbeiten eng mit Industriekunden zusammen. Für KI‑Projekte heißt das: Daten kommen aus unterschiedlichen Quellen, Formate variieren, und Zugriffsrechte sind verteilt. Ein erfolgreiches Engineering‑Programm beginnt daher mit einer sauberen Datenstrategie und pragmatischen ETL‑Pipelines.
Konkrete Use Cases für Metall-, Kunststoff- und Komponentenfertigung
1) Workflow‑Automatisierung: Copilots für Produktionsleiter automatisieren mehrstufige Workflows — von Fertigungsaufträgen über Qualitätsfreigaben bis zu Eskalationen. Solche Copilots sind nicht nur Chatfenster; sie orchestrieren API‑Aufrufe, aktualisieren MES‑Systeme und erstellen Protokolle.
2) Quality Control Insights: Visuelle Inspektion mit spezialisierten ML‑Modellen, kombiniert mit Sensorfusion aus Schwingungs‑ und Akustikdaten, reduziert Ausschuss. KI‑Engineering stellt sicher, dass Modelle robust gegen Lichtwechsel, Werkzeugverschleiß und Materialvariationen sind.
3) Einkaufs‑Copilots: Für Einkaufsteams bauen wir LLM‑gestützte Assistenten, die Lieferantenbewertungen, Preisentwicklung und Lieferfristen in einer einzigen Ansicht zusammenführen und konkrete Beschaffungsentscheidungen vorschlagen.
4) Produktionsdokumentation: Automatisierte Generierung von Prüfprotokollen, CE‑Dokumenten und Fertigungsanweisungen aus Produktionsdaten und technischen Zeichnungen spart Stunden an manueller Büroarbeit und verbessert Auditfähigkeit.
Implementierungsansatz und Module
Unsere Module sind auf industriepraktische Probleme zugeschnitten: Custom LLM Applications für technische Kommunikation, Internal Copilots für Multi‑Step Workflows, API/Backend‑Entwicklung für Integrationen mit OpenAI/Groq/Anthropic, private Chatbots ohne RAG für sensible Wissensbasen, ETL‑Pipelines für Dashboards und Forecasting, Programmatic Content Engines für Dokumentation und Self‑Hosted Infrastruktur für datenschutzkonforme Deployments.
Der Implementierungsprozess folgt klaren Schritten: Scoping und Hypothesenbildung, schnelle technische Machbarkeitsprüfung (PoC), iteratives Engineering mit echten Nutzern, Produktionsrollout und laufender Betrieb mit SLOs. Ein typisches PoC dauert bei uns Tage bis wenige Wochen; die Produktionsreife erfordert meist 3–6 Monate mit cross‑funktionalen Teams.
Erfolgsfaktoren und KPIs
Erfolgreiche KI‑Projekte in der Fertigung messen sich an operativen KPIs: Reduktion von Ausschuss‑% pro Schicht, Zykluszeitverkürzung, First‑time‑right Raten, durchschnittliche Durchlaufzeit für Materialfreigaben und Zeitersparnis bei Dokumentationsaufgaben. Early wins schaffen Akzeptanz: Ein Einkaufscopilot, der vorschlägt, wie Bestellmengen sofort zu 2–5% Kostenersparnis führen, schafft Budget und Vertrauen für breitere Projekte.
Technische KPIs sind ebenso wichtig: Latenz pro Anfrage der Copilot‑APIs, Modellrobustheit gegenüber Drift, Batch‑Verarbeitungszeiten in ETL‑Jobs und Wiederherstellungszeiten nach Ausfällen der Self‑Hosted Infrastruktur.
Common Pitfalls
Ein häufiger Fehler ist die Überspezifikation: Teams wollen sofort umfassende Plattformen, ohne stabile Datengrundlagen. Ein anderer Fehler ist das Ignorieren von Operations: Modelle, die in der Entwicklungsumgebung gut performen, versagen oft in der Produktion wegen Monitoring‑Mängeln oder fehlender Retrain‑Pipelines.
Technische Schulden entstehen, wenn man LLMs naiv in produktionskritische Workflows integriert, ohne fallback‑Mechanismen oder menschliche Kontrollschleifen. Unsere Empfehlung: Always‑On‑Monitoring, explainability‑Layer und definiertes Rollback‑Procedere.
ROI‑Betrachtung und Zeitplan
ROI hängt von Use Case und Produktionsvolumen ab. Sichtbare Einsparungen durch Workflow‑Automatisierung oder Ausschussreduktion amortisieren sich oft innerhalb von 6–18 Monaten. Einkaufsassistenten können schneller finanziell wirksam werden, wenn sie unmittelbare Preisvorteile identifizieren.
Ein typischer Fahrplan: Woche 0–2: Scoping & Datencheck; Woche 2–6: PoC mit funktionalem Prototyp; Monat 2–6: Engineering für Produktion, Test auf Staging; Monat 6+: Rollout, Monitoring, Optimierung. Kritisch ist dabei die frühzeitige Einbindung von Betriebsleitung, IT‑Security und Betriebsrat, um Compliance und Betriebsabläufe nicht zu stören.
Team‑Anforderungen und Change Management
Erfolgreiche Implementierungen brauchen ein kleines, cross‑funktionales Kernteam: einen Produktionsverantwortlichen, einen Data‑Engineer, einen ML‑Engineer, einen DevOps‑Engineer und einen Product Owner. Daneben sind Fachteams für Qualitätssicherung und IT‑Security eingebunden.
Change Management ist kein Nice‑to‑have: Wir führen Trainings, Shadowing und schrittweise Rollouts durch, damit Bediener und Meister die neuen Copilots als Verstärkung und nicht als Bedrohung sehen. Transparente KPIs und sichtbare Produktivitätsgewinne sind dabei der Schlüssel zur Akzeptanz.
Technologie‑Stack und Integrationsherausforderungen
Unsere Projekte nutzen pragmatisch eine Kombination aus Cloud‑APIs (OpenAI, Anthropic, Groq) und Self‑Hosted Komponenten (Hetzner, Coolify, MinIO, Traefik) für datensensible Workloads. Für Wissenssysteme setzen wir auf Postgres + pgvector, was robuste semantische Suche mit bestehender Datenpersistenz vereint.
Integrationshürden betreffen oft SAP/ERP‑Schnittstellen, proprietäre MES‑Protokolle und ältere OPC UA Implementierungen. Wir designen API‑Middlewares, die Datenharmonisierung, Versionskontrolle und Auditlogs sicherstellen, sodass Ihre Produktionsprozesse ohne Sprünge in den digitalen Betrieb überführt werden können.
Praktische Beispiele und Architekturmuster
Ein robustes Architekturmuster für Fertigung umfasst: Edge‑Datenerfassung → Message‑Broker → ETL‑Jobs → Feature‑Store → Modelltraining → Serving‑Layer mit Canary‑Deployments → Observability & Retrain‑Loop. Für Copilots ergänzen wir eine Orchestrationsschicht, die Multi‑Step‑Workflows, API‑Aufrufe und human‑in‑the‑loop‑Interaktionen steuert.
Für Kölner Fertiger empfehlen wir hybride Deployments: Sensible Produktionsdaten bleiben on‑prem in einer MinIO‑instanz, während nichtkritische Komponenten in der Cloud laufen. So erreichen Sie Datenschutzkonformität und Skalierbarkeit zugleich.
Finale Gedanken
KI‑Engineering ist ein unternehmerischer Hebel, kein akademisches Experiment. In Köln zählt Pragmatismus: Lösungen müssen ROI liefern, in Schichten laufen und von Produktionsteams akzeptiert werden. Mit einem klaren Fahrplan, geeigneten KPIs und dem richtigen Technologie‑Mix werden Ihre Fertigungsprozesse flexibler, effizienter und zukunftssicher.
Bereit für den nächsten Schritt?
Vereinbaren Sie ein kurzes Scoping‑Gespräch. Wir analysieren Ihre Datenlage und skizzieren einen konkreten PoC‑Plan mit Zeitrahmen und Kosten.
Schlüsselbranchen in Köln
Köln ist historisch ein Handels- und Verwaltungszentrum am Rhein, das sich im 20. und 21. Jahrhundert zu einem vielfältigen Wirtschaftsstandort entwickelt hat. Die Stadt verbindet Medienunternehmen, Handelskonzerne und eine starke Industrie, sodass Fertigungsbetriebe hier nicht isoliert, sondern eingebettet in dichte Liefernetzwerke arbeiten. Für Hersteller bedeutet das: enge Anforderungen an Variantenmanagement und schnelle Reaktionsfähigkeit auf Nachfrageschwankungen.
Die Medienbranche und Kreativwirtschaft prägen Kölns Arbeitskultur: kurze Entscheidungswege, hohe Aufmerksamkeit für Nutzererfahrung und schnelle Iteration. Diese Kultur überträgt sich auf Fertiger, die häufig maßgeschneiderte Komponenten für die Medientechnik oder Messebau liefern. AI‑Use‑Cases adressieren hier nicht nur Kosten, sondern auch Time‑to‑Market und Dokumentationsqualität.
Die Chemiebranche in der Region — mit starken Playern wie Lanxess — beeinflusst Zulieferketten und Materialanforderungen. Für Kunststoff‑Fertiger sind Stoffeigenschaften, Additive und Compliance zentrale Themen. KI‑Engineering hilft, Prozessparameter zu optimieren, Materialfehler früh zu erkennen und regulatorische Dokumentation automatisiert zu erzeugen.
Versicherungsunternehmen und Finanzdienstleister in Köln bieten einen ungewöhnlichen Vorteil für Fertiger: Zugang zu datengetriebenen Risikomodellen und Finanzierungslösungen. Hersteller können durch KI‑gestützte Qualitätsprognosen bessere Versicherungsbedingungen aushandeln und damit Finanzierungskosten senken.
Automotive und Zulieferer sind in der Umgebung präsent, auch wenn das Stammwerk nicht immer in der Stadt liegt. Die Anforderungen der Automobilindustrie — Nullfehlerqualität, Traceability und hochautomatisierte Prozesse — setzen Standards, an denen sich Komponentenfertiger messen lassen müssen. KI kann hier Prüfprozesse automatisieren und Predictive Maintenance für Fertigungsanlagen liefern.
Der Handel, vertreten durch Unternehmen wie Rewe Group, bringt Logistik‑ und Lieferkettenanforderungen in die Region. Für Komponentenfertiger heißt das: enge Lieferfenster, EDI‑Standards und transparente Bestandsdaten. Data‑Pipelines und Forecasting‑Modelle sind zentrale Hebel, um Lieferzuverlässigkeit zu gewährleisten und Lagerkosten zu reduzieren.
Zusammengefasst: Kölns Wirtschaft ist ein Mosaik aus Medien, Chemie, Handel und Automotive‑Anforderungen. Fertiger, die KI‑Engineering nutzen, gewinnen nicht nur Effizienz, sondern können sich als flexible Partner in diesen Wertschöpfungsketten positionieren — mit schnellerer Dokumentation, zuverlässigerer Qualität und intelligenteren Einkaufsprozessen.
Interessiert an einem schnellen KI‑PoC in Ihrer Produktion?
Wir prüfen die technische Machbarkeit Ihres Use Cases, liefern einen funktionierenden Prototypen und zeigen den Weg zur Produktion — vor Ort in Köln oder remote.
Wichtige Akteure in Köln
Ford ist in der Region ein großer Arbeitgeber und verlängert seine Lieferketten in zahlreiche Zulieferbetriebe. Für Komponentenhersteller bedeutet das strenge Qualitätsanforderungen und Just‑in‑Time‑Lieferungen. KI‑Lösungen, die Prüfabläufe automatisieren oder Lieferketten‑Risiken prognostizieren, sind hier unmittelbar wertschöpfend.
Lanxess als Chemiekonzern prägt Anforderungen an Materialdaten, Compliance und Rohstoffqualität. Kunststoffverarbeiter und Formgeber in der Region profitieren von semantischen Wissensbasen und Materialdatenbanken, die durch KI schneller passende Rezepturen und Prozessparameter vorschlagen können.
AXA und andere Versicherer beeinflussen die Risikobewertung von Produktionsprozessen. Durch transparente Qualitätsdaten und Predictive Maintenance können Fertiger bessere Konditionen erzielen und Operationen risikobewusster steuern — eine Chance für KI‑gestützte Reporting‑ und Monitoring‑Systeme.
Rewe Group hat große logistische Anforderungen, die Zulieferer im Lebensmittel‑ und Verpackungsbereich betreffen. Komponentenhersteller, die Lieferzuverlässigkeit erhöhen, profitieren durch langfristige Verträge. KI‑gestützte Forecasting‑Modelle und automatisierte Dokumentation helfen, diese Standards zu erfüllen.
Deutz als Motorenbauer steht für klassische industrielle Kompetenz in der Region. Kooperierende Zulieferer benötigen hohe Präzision in Fertigung und Qualitätssicherung. Modelle zur Schwingungsanalyse, Toleranzvorhersage und Prozessüberwachung bieten hier unmittelbaren Mehrwert.
RTL und andere Medienunternehmen prägen den medialen und kreativen Charakter Kölns. Zwar keine klassischen Industriepartner, aber durch ihre hohen Anforderungen an individuelle Technik und kurze Lieferzyklen erzeugen sie Nachfrage nach flexiblen Fertigungslösungen — ein Feld, auf dem KI‑gesteuerte Produktionsplanung und Dokumentation punkten.
Neben den großen Namen besteht Kölns Wirtschaft aus einem starken Mittelstand und spezialisierten Zulieferern. Diese Unternehmen sind oft Innovationsmotoren: sie adaptieren neue Technologien schnell, wenn der Nutzen klar ist. Für KI‑Engineering bedeutet das, dass Pilotprojekte in kleineren, agilen Betrieben häufig schneller starten und skalieren können.
Bereit für den nächsten Schritt?
Vereinbaren Sie ein kurzes Scoping‑Gespräch. Wir analysieren Ihre Datenlage und skizzieren einen konkreten PoC‑Plan mit Zeitrahmen und Kosten.
Häufig gestellte Fragen
Erste, greifbare Resultate sehen Unternehmen oft innerhalb weniger Wochen, wenn das Projekt schlank und zielgerichtet aufgesetzt wird. Bei Reruption folgen wir einem klaren Ablauf: Scoping, Machbarkeitsprüfung und ein fokussierter Proof‑of‑Concept (PoC) — dieser PoC liefert in der Regel einen funktionalen Prototypen innerhalb von Tagen bis wenigen Wochen, abhängig von Datenverfügbarkeit.
Die entscheidende Komponente ist die Datenlage: Sind Messdaten, Prüfprotokolle und Auftragsdaten strukturiert abrufbar, lässt sich schnell ein erster ML‑Workflow oder ein Copilot für wiederkehrende Aufgaben realisieren. Fehlen diese Grundlagen, investieren wir anfangs in pragmatische ETL‑Pipelines, um eine belastbare Basis zu schaffen.
Ein realistisches Erwartungsbild differenziert zwischen Quick Wins und langfristigen Veränderungen. Quick Wins — etwa ein Einkaufsassistent oder ein visueller Defektdetektor für eine Produktlinie — können innerhalb von 1–3 Monaten signifikanten Nutzen bringen. Systemische Veränderungen wie die vollständige Integration in MES/ERP, retrain‑fähige Modelle und Betriebsüberführung benötigen meist 3–9 Monate.
Praktische Empfehlung: Priorisieren Sie Use Cases nach Hebelwirkung und Umsetzbarkeit. Beginnen Sie mit einem PoC, der klar definierte KPIs hat (z. B. Reduktion der Ausschussrate um eine bestimmte Prozentzahl), damit Sie Messbarkeit und Vertrauen schaffen, bevor Sie in operative Skalierung investieren.
Datenschutz und Datensouveränität sind zentral, besonders in Deutschland. Wir empfehlen von Anfang an eine hybride Architektur: sensible Rohdaten bleiben on‑premise oder in einem deutschen Rechenzentrum, während weniger kritische Metadaten oder Modellartefakte in einer kontrollierten Cloud‑Umgebung verarbeitet werden. Self‑Hosted Komponenten wie MinIO und Hetzner‑Instanzen sind bewährte Optionen.
Technisch stellen wir sicher, dass Zugriffskontrollen, Verschlüsselung im Transit und im Ruhezustand sowie Auditlogs implementiert sind. Auf Ebene der Modelle nutzen wir Zugriffslayer und Policy‑Engines, die verhindern, dass vertrauliche Betriebsinformationen in ungesicherten externen Modellen landen. Private Chatbots werden ohne Retrieval‑Augmented‑Generation (RAG) so aufgebaut, dass das Wissen ausschließlich aus geprüften internen Datenquellen stammt.
Compliance bedeutet auch organisatorische Maßnahmen: Rollen und Verantwortlichkeiten für Datennutzung müssen klar definiert sein, genauso wie Data‑Governance‑Prozesse, die festlegen, welche Daten für Training, Validierung und Produktion genutzt werden dürfen. Wir arbeiten mit Datenschutzbeauftragten und Betriebsräten zusammen, um diese Prozesse rechtskonform und transparent zu gestalten.
Für Kölner Fertiger ist wichtig: Sicherheit darf die Innovationsfähigkeit nicht ersticken. Wir entwickeln technische Lösungen, die datenschutzkonform sind und gleichzeitig schnellen Mehrwert liefern, z. B. durch Pseudonymisierung, Aggregation und striktes Logging aller Modell‑Entscheidungen.
In der Praxis haben sich mehrere Use Cases als besonders wertvoll erwiesen: Erstens die visuelle Qualitätsprüfung kombiniert mit Sensor‑Fusion — Kamerabilder, Schwingungs‑ und Akustikdaten zusammengeführt — zur präzisen Fehlererkennung. Zweitens Automatisierung von Multi‑Step‑Workflows durch interne Copilots, die Qualitätsabweichungen erkennen, Ursachen vorschlagen und Freigabeprozesse orchestrieren.
Drittens sind Einkaufs‑Copilots hoch wirksam: Sie analysieren Lieferantenhistorien, Preisentwicklungen und Artikelstammdaten, um konkrete Bestellvorschläge zu liefern. Dies reduziert Beschaffungskosten und verbessert Termintreue. Viertens Programmatic Content Engines, die automatisch Prüfberichte, Montageanleitungen und Auditdokumente generieren — das spart Zeit und verbessert Compliance.
Der Mehrwert bemisst sich nicht nur monetär, sondern auch in Zeitersparnis, Fehlerreduktion und Skalierbarkeit. Ein Copilot, der Prüfprotokolle automatisiert erzeugt, entlastet Qualitätsingenieure und erhöht die Nachvollziehbarkeit bei Audits. Ein Defektdetektor reduziert Ausfallzeiten und verringert Nacharbeit.
Unsere Empfehlung ist, mehrere kleine, komplementäre Use Cases parallel zu starten: einen Qualitätsdetektor, einen Einkaufsassistenten und eine Dokumentationspipeline. So werden technische Infrastruktur und organisatorische Akzeptanz gleichzeitig aufgebaut.
LLM‑Anwendungen und Copilots sind Schnittstellen: Sie müssen semantische Intelligenz mit betrieblichen APIs verbinden. Technisch realisieren wir eine Schicht, die natürliche Sprache in strukturierte Aktionen übersetzt, API‑Calls an ERP/MES durchführt und das Ergebnis erklärt. Diese Orchestrationsschicht stellt sicher, dass die Modelle nicht ‚allein handeln‘, sondern menschliche Kontrollpunkte respektieren.
Bei Integration ist Stabilität entscheidend. Wir bauen Gateways, die Transaktionen in ERP‑Systeme absichern, Idempotenz gewährleisten und Fehlerszenarien sauber handhaben. Für zeitkritische Aktionen setzen wir auf synchrone Checks und für Analyseaufgaben auf asynchrone Jobs mit Benachrichtigungssystemen.
Ein weiteres Thema ist Context Management: Copilots benötigen konsistente Kontextfenster, Zugriff auf aktuelle Stammdaten und Versionskontrolle bei Dokumenten. Dazu kombinieren wir Datenbanken, Feature Stores und pgvector‑basierte Knowledge Systems, sodass Abfragen schnell, konsistent und erklärbar bleiben.
Für Produktionsverantwortliche ist wichtig: Copilots erhöhen Effizienz nur, wenn sie predictable arbeiten. Deshalb implementieren wir Monitoring, Auditlogs und Explainability‑Layer, damit Entscheidungen nachvollziehbar bleiben und bei Bedarf manuell korrigiert werden können.
Grundvoraussetzung ist eine brauchbare Datenbasis: strukturiertes Produktionslogging, Prüfprotokolle und sensordaten müssen langfristig verfügbar sein. Viele mittelständische Firmen haben diese Daten, jedoch in unterschiedlichen Formaten. Ein initiales Data‑Engineering‑Effort zur Harmonisierung ist meist der erste Schritt.
Auf der Infrastrukturseite empfiehlt sich ein hybrider Ansatz: lokale Storage‑Lösungen für sensible Rohdaten (z. B. MinIO) kombiniert mit skalierbaren Compute‑Ressourcen für Modelltraining. Für die Bereitstellung von LLM‑Funktionalität kann eine Mischung aus Self‑Hosted‑Modellen und API‑Integrationen verwendet werden, je nach Datenschutzanforderungen und Latenzbedarf.
Personell braucht es mindestens einen verantwortlichen Product Owner, einen Data‑Engineer und Zugang zu ML‑/DevOps‑Ressourcen. Externe Partnerschaften, wie mit Reruption, sind üblich, um fehlende Expertise schnell zu ergänzen und Transfer in die Organisation zu begleiten.
Organisatorisch ist die frühzeitige Einbindung von Produktionsleitung, IT und Qualitätssicherung essentiell. Change Management, Trainings und klar definierte Operationale Verantwortlichkeiten sorgen dafür, dass KI‑Systeme nach der Projektphase im Alltag bestehen bleiben.
Wir kombinieren strategische Klarheit mit praktischer Engineering‑Tiefe und einer Co‑Preneur‑Arbeitsweise: Wir arbeiten wie Mitgründer im Kundenprojekt, übernehmen Verantwortung und liefern funktionierende Lösungen statt theoretischer Blaupausen. Für Fertiger bedeutet das: schnelle Prototypen, pragmatische Integrationen und messbare Ergebnisse.
Unsere Projekterfahrung mit Industriepartnern wie STIHL und Eberspächer zeigt, dass wir Produktionsprobleme nicht nur analysieren, sondern produktionsreife Systeme bauen — von Trainingsplattformen über Sensorintegration bis zu skalierbaren Deployments. Diese Referenzen sind speziell in Fertigungsumgebungen wertvoll.
Wir reisen regelmäßig nach Köln und arbeiten vor Ort mit Ihren Teams. So verstehen wir Prozessdetails, schaffen Akzeptanz und beschleunigen die Implementierung. Gleichzeitig können wir Self‑Hosted‑Infrastruktur implementieren, die deutschen Datenschutzanforderungen gerecht wird.
Kurz: Wenn Sie einen Partner suchen, der Technologie mit operativer Verantwortung verbindet und der Ihre lokalen Marktbedingungen kennt, ist Reruption ein pragmatischer und technisch erfahrener Partner, um KI‑Engineering in Ihrer Produktion zum Laufen zu bringen.
Kontaktieren Sie uns!
Direkt Kontaktieren
Philipp M. W. Hoffmann
Founder & Partner
Adresse
Reruption GmbH
Falkertstraße 2
70176 Stuttgart
Kontakt
Telefon