Warum braucht die Metall‑, Kunststoff‑ und Komponentenfertigung in Stuttgart ein fokussiertes KI‑Engineering?
Innovatoren dieser Unternehmen vertrauen uns
Die lokale Herausforderung
Stuttgarts Fertigungsbetriebe stehen unter Druck: steigende Qualitätsansprüche, volatile Lieferketten und die Notwendigkeit, Ingenieurwissen nachhaltig zu digitalisieren. Viele Unternehmen haben Ideen, aber keine robuste Route zu produktionsreifen KI‑Systemen — das Risiko sind Insellösungen, die weder skalierbar noch wartbar sind.
Warum wir die lokale Expertise haben
Stuttgart ist unser Homebase – hier sitzen wir, arbeiten täglich mit Zulieferern, Mittelstand und Großkonzernen und kennen die Besonderheiten der Region aus erster Hand. Unsere Teams sind regelmäßig vor Ort, verstehen Fertigungsprozesse von der Pressenlinie bis zur Montage und sprechen die Sprache von Werksleitung, Qualitätsmanagement und IT.
Wir verbinden schnelle Engineering‑Zyklen mit betriebswirtschaftlicher Verantwortung: Unsere Co‑Preneur‑Arbeitsweise bedeutet, dass wir nicht nur beraten, sondern mit Unternehmerverantwortung Lösungen bauen, die in die Linie kommen — von der Messung bis zur Integration in SAP‑Landscapes und Shopfloor‑Systeme.
Unsere Referenzen
Für die Automotive‑Fertigung haben wir mit Mercedes‑Benz an einem NLP‑basierten Recruiting‑Chatbot gearbeitet, ein Beispiel dafür, wie zuverlässige Automatisierung in kritischen HR‑Prozessen 24/7 funktioniert und Schnittstellen zu bestehenden Systemen nutzt. Solche Projekte zeigen unsere Erfahrung im Umgang mit sensiblen Daten und komplexen Integrationen.
Im Bereich Fertigungstechnologien haben wir mit STIHL über zwei Jahre mehrere Projekte realisiert — von Trainingslösungen bis hin zu produktnahen Tools — und mit Eberspächer an KI‑gestützter Geräuschreduzierung in Fertigungsprozessen gearbeitet. Beide Fälle belegen unseren Praxisbezug zur Serienfertigung und Qualitätsoptimierung.
Unsere Arbeit mit BOSCH im Go‑to‑market für eine neue Display‑Technologie zeigt, wie wir Technologie, Produktstrategie und technische Umsetzung verbinden — eine Fähigkeit, die besonders für Hersteller in Baden‑Württemberg wichtig ist.
Über Reruption
Reruption wurde gegründet, um Unternehmen nicht nur zu beraten, sondern ihnen zu helfen, sich selbst neu zu formen — vom Konzept bis zum laufenden Produkt. Unsere Stärke liegt in der Kombination aus schnellem Engineering, klarer Strategie und tiefem technischen Know‑how: Wir bauen Prototypen innerhalb von Tagen und bringen sie in Wochen in die Produktionstauglichkeit.
Als in Stuttgart verwurzeltes Team arbeiten wir langfristig mit Kunden, legen Wert auf Datensouveränität und bringen Erfahrung mit self‑hosted Lösungen, Datenpipelines und produktionsgerechten LLM‑Applikationen mit. Wir reisen zu Ihnen — aber Stuttgart ist unser Herzstück, von dem wir die regionale Industrie aktiv begleiten.
Sind Ihre Produktionsprozesse bereit für KI?
Lassen Sie uns gemeinsam prüfen, welche Produktionsprozesse in Ihrem Werk in Stuttgart am meisten von KI profitieren und wie ein realistischer Umsetzungsplan aussieht.
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 Stuttgart: Ein tiefgehender Leitfaden
Die nächste Welle der Wettbewerbsfähigkeit in der Fertigung wird durch KI‑Engineering entschieden. In Stuttgart, dem Zentrum von Automobilzulieferern, Maschinenbau und Industrieautomation, geht es nicht um Forschungslabore, sondern um produktionsreife Systeme, die stabil, sicher und wartbar sind. Hier beschreiben wir, wie solche Systeme entstehen — von der Idee bis zur laufenden Integration.
Marktanalyse und Dringlichkeit
Baden‑Württemberg ist geprägt von tief integrierten Wertschöpfungsketten: Lieferketten sind dicht, Variantenvielfalt hoch, und Taktzeiten eng. Das bedeutet, dass kleine Verbesserungen in Qualität oder Durchsatz große Wirkung zeigen. KI kann Ausfallzeiten reduzieren, Ausschuss minimieren und Entscheidungsprozesse beschleunigen — vorausgesetzt, die Lösung ist auf Produktionsbedingungen zugeschnitten.
Die Dringlichkeit wächst: internationale Wettbewerber investieren massiv, Fachkräfte werden knapper, und regulatorische Anforderungen steigen. Unternehmen, die KI‑Engineering als strategische Kompetenz aufbauen, sichern sich nachhaltige Effizienzgewinne und bessere Time‑to‑Market‑Fähigkeiten.
Konkrete Use Cases für Metall, Kunststoff und Komponenten
In der Metallfertigung sind visuelle Qualitätskontrollen, Predictive Maintenance für Pressen und adaptive Prozessregelung zentrale Anwendungsfelder. KI‑Modelle können mikroskopische Oberflächenfehler erkennen, Werkzeugverschleiß vorhersagen und Regelparameter in Echtzeit anpassen.
Für Kunststofffertiger sind Prozessüberwachung, Granulatqualitätserkennung und Zykluszeitoptimierung typische Anwendungsfälle. Komponentenhersteller profitieren besonders von Einkaufs‑Copilots, die Lieferantenangebote vergleichen, Materialverfügbarkeiten vorhersagen und Bestellmuster automatisieren.
Übergreifend gewinnen Enterprise Knowledge Systems an Bedeutung: technische Dokumentation, Prüfprotokolle und Wartungsanleitungen lassen sich mit Vektordatenbanken und LLM‑basierten Interfaces so aufbereiten, dass Ingenieure schnellen Zugriff auf relevantes Wissen haben.
Implementierungsansatz: Von PoC zur Produktion
Ein erfolgreicher Weg beginnt mit einem klar definierten PoC, der technische Machbarkeit, Datenlage und Schnittstellen prüft. Wir empfehlen einen straffen Zeitplan: 1–2 Wochen Scoping, 2–3 Wochen Rapid Prototyping, Messung der Kernmetriken und anschließend ein 8–12 Wochen‑Sprint zur Produktionsreife mit Monitoring und Rollout‑Plan.
Wesentlich ist das Parallelisieren von Arbeiten: Data Engineering, Modellwahl, Backend APIs und UX sollten simultan vorangetrieben werden. Nur so entstehen produktionsfähige Lösungen in Monaten statt Jahren. Unser AI PoC‑Paket ist dafür explizit ausgelegt: ein funktionierender Prototyp plus Roadmap für die Produktion.
Technologie‑Stack und Architekturoptionen
Für Produktionsumgebungen bevorzugen wir robuste, beobachtbare Architekturen: Postgres mit pgvector für Vektor‑Search, selbstgehostete Instanzen auf Hetzner kombiniert mit Traefik für sichere Bereitstellung, MinIO für Objekt‑Storage und Coolify für Deployment. Gleichzeitig behalten wir Cloud‑APIs (OpenAI, Anthropic, Groq) als Integrationsoptionen, wenn Latenz, Kosten oder Datenhoheit dies erlauben.
Für LLM‑Applikationen wählen wir je nach Use Case zwischen kleinen lokalen Modellen für latenzkritische, private Workloads und Hybrid‑Ansätzen für komplexe NLP‑Aufgaben. Wichtig ist, dass das System modell‑agnostisch bleibt: Austauschbarkeit vermeidet Vendor‑Lock‑in.
Sicherheits-, Compliance‑ und Datenarchitektur
Produktionsdaten sind sensibel: IP, Konstruktionsdaten und personenbezogene Informationen müssen geschützt werden. Selbst gehostete Infrastruktur minimiert Auslagerungsrisiken, gleichzeitig sind klare Zugriffskonzepte, Audit‑Logs und Verschlüsselung Pflicht. Wir legen Compliance‑Templates an, die mit dem Werks‑IT‑Team abgestimmt werden.
Ein weiterer Aspekt ist Datenqualität: historische Sensordaten müssen bereinigt, annotiert und mit Metadaten angereichert werden. Ohne sauberes Data Engineering fehlen aussagekräftige Trainingsdaten; Modelle liefern dann keine belastbaren Ergebnisse.
Change Management und organisatorische Anforderungen
Technologie allein reicht nicht: KI verändert Rollen und Prozesse. Führungskräfte müssen entscheiden, welche Entscheidungen automatisiert werden und welche eskaliert bleiben. Wir begleiten Schulungen, Design von Copilot‑Workflows und das Onboarding von Betriebs‑ und IT‑Teams, um Akzeptanz sicherzustellen.
Ein praktisches Muster ist das „Engineering Concierge“‑Modell: ein kleines, dauerhaftes Team, das initial die Lösung betreibt, Wissen transferiert und innerhalb von 6–12 Monaten die Betriebsverantwortung an interne Teams übergibt.
Erfolgsfaktoren und häufige Stolperfallen
Erfolgsfaktoren sind klare Metriken (TPR, Ausschussquote, Durchlaufzeit), robuste Schnittstellen zu MES/ERP und eine Kultur, die Experimente erlaubt. Häufige Fehler sind unrealistische Erwartungen, fehlende Datenpipelines und mangelnde Wartungsplanung. Ohne Monitoring veralten Modelle schnell.
Deshalb bauen wir Observability ein: Telemetrie für Modellperformance, Drift‑Erkennung und automatisierte Retraining‑Trigger sind Teil jeder Produktionsarchitektur.
ROI, Zeitrahmen und Skalierung
Die schnellen Einsparpotenziale liegen oft in der Reduktion von Ausschuss und manuellen Prüfaufwänden; typische Amortisationszeiträume liegen bei 6–18 Monaten, abhängig von Fertigungsvolumen und Implementationsumfang. Ein detaillierter Business Case basiert auf Durchlaufzeitgewinnen, Materialeinsparungen und reduzierten Stillstandszeiten.
Skalierung gelingt, wenn Kernbausteine wie Data Lake, Vektorstore und Authentifizierung einmal sauber geplant sind. Dann lassen sich Use Cases modular hinzufügen und länderspezifische Anforderungen adressieren, ohne die Basis neu zu entwickeln.
Teamstruktur und Rollen
Produktionsreife KI braucht ein cross‑funktionales Team: Data Engineers, ML Engineers, Backend‑Entwickler, DevOps/Infra, Domänenexperten und Product Owner aus der Fertigung. Die Governance bleibt beim Kunden; wir arbeiten als Co‑Preneur‑Erweiterung, bis interne Teams übernehmen können.
Ein typischer Launch‑Ressourcenplan umfasst 2–4 Ingenieure, 1 Product Owner und 1 Domänenexperten für die ersten 3 Monate — plus Support für Betriebsführung und Monitoring in der Übergangsphase.
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Schlüsselbranchen in Stuttgart
Stuttgart ist seit jeher das industrielle Herz Deutschlands: Die Automobilindustrie hat hier ihre historischen Wurzeln, der Maschinenbau formt die Lieferketten, und Präzisionsfertiger liefern Komponenten weltweit. Diese Dichte an Know‑how und Zuliefernetzwerken macht die Region einzigartig, schafft aber auch komplexe Koordinationsaufgaben, die sich ideal für intelligente Automatisierung eignen.
Der Maschinenbau in und um Stuttgart ist geprägt von Kleinserienfertigung, hohen Qualitätsanforderungen und vielen kundenspezifischen Anpassungen. Für solche Strukturen bieten sich KI‑gestützte Qualitätssicherungsprozesse an, die visuelle Inspektion und Prozessüberwachung miteinander verknüpfen, um Ausschuss frühzeitig zu erkennen.
Die Automobilindustrie treibt modularisierte Produktion und Just‑in‑Time‑Lieferketten voran. Hier sind Predictive Maintenance, Teileklassifikation und Einkaufs‑Copilots wertvolle Hebel: sie reduzieren Durchlaufzeiten, verbessern Lieferantenbewertungen und automatisieren Freigabeprozesse.
Medizintechnik‑Fertigungen in der Region verlangen höchste Dokumentationsstandards und traceable Produktionsschritte. KI kann hier helfen, Compliance‑Dokumentation zu automatisieren, Prüfprotokolle zu verknüpfen und Audit‑Trails zu generieren — Aufgaben, die manuell Zeit und Risiko kosten.
Industrieautomation und Maschinenhersteller wiederum sind sowohl Anwender als auch Anbieter von KI‑Technologie. Für sie entstehen Chancen in produktnahen Applikationen: Adaptive Steuerung, autonome Prüfstände und digitale Zwillinge, die Fertigungsprozesse simulieren und optimieren.
Die Kunststofffertigung, oft in enger Verzahnung mit Automobil- und Medizintechnik, profitiert von Prozessüberwachung und Rohstoff‑Qualitätsprüfungen. KI kann hier kurzfristige Produktionsanpassungen ermöglichen, Materialverbrauch prognostizieren und Ausschusskosten signifikant senken.
Ein weiteres Merkmal der Region ist die starke Verbindung zwischen Forschung und Industrie: Universitäten und Fraunhofer‑Institute liefern Innovationen, die schnell industrialisiert werden können. Unternehmen, die KI‑Engineering als integrierten Bestandteil ihrer Produktentwicklung verstehen, können diesen Vorteil nutzen.
Zusammengefasst: Die Branchen in Stuttgart teilen die Merkmale hohe Qualitätserwartung, komplexe Lieferketten und Bedarf an Datenhoheit — ideale Voraussetzungen für ehrgeiziges, aber fokussiertes KI‑Engineering.
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Wichtige Akteure in Stuttgart
Mercedes‑Benz ist nicht nur ein Weltkonzern, sondern Treiber zahlreicher Innovationsprojekte in der Region. Mercedes investiert in digitale Fertigung, vernetzte Werkzeuge und intelligente Assistenzsysteme, die Produktion flexibler und resilienter machen. Unsere Zusammenarbeit im Bereich Recruiting‑Automatisierung zeigt, wie digitale Lösungen bereits peripher Prozesse effizienter gestalten können.
Porsche steht für High‑Performance‑Fertigung mit hohem Anspruch an Individualisierung und Qualität. Die Herausforderungen reichen von Variantenmanagement bis zu feinjustierter Produktionslogistik — Bereiche, in denen KI gezielt Durchlaufzeiten und Ausschuss reduzieren kann.
BOSCH ist ein Kernakteur in regionaler Technologieentwicklung und Industrialisierung. Bosch’ Aktivitäten zur Produktinnovation und Systemintegration schaffen den Rahmen für neue KI‑gestützte Komponenten und Produktionsprozesse — ein Ökosystem, in dem Prototypen schnell in die Serienproduktion überführt werden können.
Trumpf als Hersteller von Werkzeugmaschinen und Lasertechnik beeinflusst, wie Komponenten gefertigt werden. Laser‑ und Blechbearbeitung profitieren von datengetriebener Prozessregelung und Echtzeitqualitätssicherung, die durch gezieltes KI‑Engineering erst möglich wird.
STIHL repräsentiert regional erfolgreiche Mittelständler, die Produktentwicklung, Produktion und Trainingsprozesse miteinander verzahnen. Unsere Zusammenarbeit mit STIHL zeigt, wie produktnahe KI‑Anwendungen über Trainingsplattformen bis zu Prüfstandslösungen hinweg realisiert werden können.
Kärcher und andere Spezialmaschinenhersteller erweitern das industrielle Portfolio der Region. Sie stehen für Fertigungsvielfalt und Exportorientierung — Bereiche, in denen skalierbare KI‑Produkte helfen, internationale Wettbewerbsfähigkeit zu sichern.
Festo und Karl Storz ergänzen das Bild: Festo im Bereich Automation und Training, Karl Storz in medizintechnischer Präzisionsfertigung. Beide Sektoren verlangen zuverlässige Dokumentation, Prozessvalidierung und traceable Workflows — Aufgaben, bei denen KI nicht nur Effizienz, sondern Compliance unterstützt.
Insgesamt ergibt sich ein Portrait einer Region, in der große OEMs, starke Zulieferer und spezialisierte Mittelständler eng zusammenarbeiten. Diese Vernetzung schafft eine optimale Umgebung für produktionsreifes KI‑Engineering: Lösungen können in heterogenen Umgebungen getestet, angepasst und skaliert werden.
Bereit für einen schnellen technischen Proof‑of‑Concept?
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Häufig gestellte Fragen
Ein fokussierter PoC kann in der Regel innerhalb von 4–6 Wochen erste Ergebnisse liefern. Die erste Phase besteht aus Scoping und Datenaufnahme: wir definieren Inputs, Outputs, Metriken und die minimal notwendige Datenmenge. Diese Phase ist entscheidend, weil sie festlegt, ob das Problem datengetrieben lösbar ist und welche Messgrößen den Erfolg definieren.
In Woche 2–4 bauen wir einen Rapid Prototype, der echte Daten verarbeitet — typischerweise ein Modell für Bild‑ oder Sensordatenanalyse, gekoppelt an ein kleines Dashboard. Dieser Prototyp ist keine hübsche Demo, sondern ein Werkzeug zur Messung von Qualitätskennzahlen (z. B. Erkennungsrate von Fehlern, False‑Positive‑Rate).
Ab Woche 4 evaluieren wir Performance, Robustheit und Kosten pro Inferenz. Wenn die Metriken stimmen, planen wir einen Produktionssprint (8–12 Wochen), der Skalierung, Monitoring und Integrationen abdeckt. Entscheidend ist die Verfügbarkeit von Labeln und die MAP (Measurement, Annotation, Pipeline) – je sauberer die Daten, desto schneller die Validierung.
Praktische Empfehlung: Starten Sie mit einem Use Case, der klar messbare KPIs hat und nicht mehr als zwei Integrationspunkte benötigt (z. B. Kamera + MES). So reduzieren Sie Risiken und erreichen schneller greifbare Business‑Outcomes.
Self‑hosted Infrastruktur ist nicht per se zwingend, aber in vielen Fällen sinnvoll — besonders in der Fertigung, wo Datenhoheit, Latenz und Compliance eine große Rolle spielen. Selbst gehostete Lösungen auf Hetzner oder privaten Rechenzentren ermöglichen, sensible Konstruktionsdaten und Produktionskennzahlen innerhalb der eigenen Kontrolle zu halten.
Der Vorteil liegt in geringerer Abhängigkeit von Drittanbietern, besserer Kostenprognose für umfangreiche Inferenzloads und direkter Integration ins lokale Netzwerk. Gleichzeitig erfordert self‑hosting personelle Ressourcen für Betrieb, Monitoring und Sicherheit — Aspekte, die ein Migrations‑ oder Betriebsplan früh adressieren muss.
Hybridansätze sind pragmatisch: zeitkritische oder datensensible Workloads on‑premises, forschungsintensive Trainingsphasen wahlweise in der Cloud. Unsere Arbeit fokussiert auf Modell‑agnostische Architekturen, sodass Kunden später zwischen lokalem und Cloud‑Hosting wechseln können, ohne die Anwendung grundlegend zu ändern.
Für Unternehmen in Stuttgart empfehlen wir eine Bewertung der regulatorischen Anforderungen, Netzwerklatenz und laufenden Betriebskosten. Wir unterstützen bei Proof‑of‑Concepts für self‑hosted Setups, inklusive Deployment‑Automation und Backup‑Strategien.
Integration ist weniger ein technisches Geheimnis als ein organisatorisches Projekt. Wichtig ist zuerst das Mapping: welche Datenflüsse sollen automatisch bedient werden, welche Freigaben werden benötigt, und wo liegen die relevanten Schnittstellen (z. B. SAP, Infor, proprietäre MES). Auf dieser Basis definieren wir APIs und Datenadapters für sichere, transaktionsfähige Verbindungen.
Technisch nutzen wir RESTful APIs, Event‑Driven Patterns und, wenn nötig, direkte Datenbankverbindungen mit strengen Zugriffsregeln. Für latenzkritische Prozesse empfiehlt sich ein Edge‑Component, der Preprocessing übernimmt und nur aggregierte Ergebnisse an zentrale Systeme sendet.
Auf Organisationsebene ist es wichtig, Governance‑Richtlinien zu setzen: Wer darf welche Aktionen über den Copilot ausführen? Welche Workflows benötigen menschliche Überprüfung? Diese Fragen bestimmen das Rollenmodell und die Audit‑Funktionen, die wir in die Lösung einbauen.
In Stuttgart arbeiten wir regelmäßig vor Ort mit IT‑ und Produktionsleitern, um Integrationen sicher zu planen und Rollouts in Schichten durchzuführen. Small‑steps‑Rollouts reduzieren Risiko: zunächst nur in einer Linie oder Schicht, dann sukzessive ausrollen.
Die Kosten variieren stark nach Use Case: Ein einfacher visueller Inspektionscopilot kann mit überschaubaren Mitteln (PoC 9.900€) technisch überprüft werden, während eine vollintegrierte, unternehmensweite Plattform deutlich höhere initiale Investitionen erfordern kann. Wichtige Kostenblöcke sind Data Engineering, Modelltraining, Integration, Infra‑Betrieb und Change Management.
Der ROI ergibt sich meist aus direkten Einsparungen (geringerer Ausschuss, weniger Nacharbeit), Effizienzgewinnen (schnellere Prüfzyklen, reduzierte Stillstandzeiten) und indirekten Effekten (bessere Lieferantenbewertungen, kürzere Time‑to‑Market). In der Regel sehen unsere Kunden Amortisationszeiträume zwischen 6 und 18 Monaten bei klaren Produktionskennzahlen.
Für belastbare Aussagen empfehlen wir einen Business Case, der Szenarien durchspielt: konservativ (nur direkte Einsparungen), realistisch (plus Prozessoptimierungen) und optimistisch (Skalierung auf weitere Linien). So lassen sich Investitionsentscheidungen datenbasiert treffen.
Wir starten mit einem PoC, liefern messbare KPIs und eine Produktionsroadmap, die Aufwand und erwarteten Nutzen transparent macht. Das reduziert Unsicherheit und schafft Entscheidungsgrundlagen für Investmentfreigaben.
Eine häufige Falle ist unklare Problemdefinition: viele Projekte beginnen mit der Technik im Vordergrund statt mit einem klaren Business‑Problem. Ohne quantifizierte Zielgrößen entstehen Ambitionen, aber keine messbaren Ergebnisse. Ein weiterer Klassiker ist unzureichende Datenqualität: Sensor‑Rauschen, fehlende Labels und widersprüchliche Metadaten verhindern robuste Modelle.
Technische Schulden entstehen, wenn Prototypen direkt in Produktion übernommen werden, ohne Wartbarkeit, Monitoring oder Versionierung. Das führt zu Betriebsproblemen und Vertrauensverlust. Deshalb ist es wichtig, von Anfang an Observability, Retraining‑Pipelines und Governance zu planen.
Organisatorisch scheitern Projekte oft an mangelnder Einbindung von Betriebs‑ und Wartungspersonal. Akzeptanz entsteht, wenn die Nutzer an der Gestaltung der Copilots beteiligt werden und die Systeme den Arbeitsalltag tatsächlich erleichtern — nicht ersetzen.
Unsere Empfehlung: gezieltes Scoping, iterative Lieferung, und ein Transferplan für den Betrieb. So minimieren Sie Risiken und stellen nachhaltigen Mehrwert sicher.
Als in Stuttgart ansässiges Unternehmen sind wir regelmäßig vor Ort und arbeiten eng mit Produktions‑, IT‑ und Qualitätsverantwortlichen zusammen. Unser Co‑Preneur‑Ansatz bedeutet: Wir übernehmen unternehmerische Verantwortung, arbeiten in Ihren P&L‑Strukturen und treiben Projekte von Prototyp bis in den Live‑Betrieb.
Praktisch beginnt die Zusammenarbeit mit einem vor Ort durchgeführten Scoping‑Workshop, gefolgt von schnellen Prototypen, die wir gemeinsam auf der Linie testen. Wir legen besonderes Augenmerk auf Datensicherheit, Schnittstellen zu bestehenden MES/ERP‑Systemen und die Schulung von Betriebsmitarbeitern.
Unsere regionalen Erfahrungen ermöglichen uns, lokale Zulieferer und Prozessbesonderheiten einzuschätzen — etwa typische Maschinenhersteller, Steuerungssysteme und Prüfverfahren, die in Baden‑Württemberg weit verbreitet sind. Das spart Zeit in der Implementationsphase und reduziert Anpassungsaufwand.
Langfristig begleiten wir den Transfer in Ihre internen Teams: Dokumentation, Betriebshandover und Training sind fester Bestandteil unserer Projekte. So stellen wir sicher, dass Sie die Kompetenz intern aufbauen und unabhängig weiterarbeiten können.
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