Warum brauchen Unternehmen der Industrieautomation & Robotik in Dortmund produktionsreifes KI‑Engineering?
Innovatoren dieser Unternehmen vertrauen uns
Die lokale Herausforderung
Dortmunder Fertigungsunternehmen und Robotik‑Anbieter stehen unter dem Druck, Effizienz und Sicherheit in heterogenen Produktionsumgebungen zu verbinden. Veraltete Automations‑Stacks, fragmentierte Daten und strikte Compliance‑Anforderungen machen KI‑Adoption riskant — ohne klares Engineering wird Proof‑of‑Concept selten zur produktiven Lösung.
Warum wir die lokale Expertise haben
Reruption hat seinen Hauptsitz in Stuttgart, wir kommen regelmäßig nach Dortmund und arbeiten vor Ort mit Kunden, um Lösungen direkt in die Produktion zu bringen. Wir fühlen uns wohl in hybriden Umgebungen: von alten SPS‑Netzwerken bis zu modernen IIoT‑Pipelines und verstehen die Balance zwischen Geschwindigkeit und industrieller Robustheit.
Unsere Co‑Preneur‑Arbeitsweise bedeutet, dass wir nicht nur beraten: Wir steigen in die P&L der Projekte ein, bauen Prototypen, betreiben Tests auf dem Shopfloor und liefern konkrete Produktionspläne. In Dortmunds Industrie‑ und Logistikszene ist das entscheidend, weil Entscheidungen schnell Wirkung auf Lieferketten und Wartungspläne haben.
Wir kombinieren technisches Engineering mit klarer Compliance‑Strategie: sichere Modellhosting‑Optionen, Zugangskontrolle, Audit‑Logs und Datensparsamkeit sind in jedem Projekt Standard. Für many Kunden in NRW ist die Frage nicht, ob KI möglich ist, sondern wie sie sicher, nachvollziehbar und wartbar in den Produktionsbetrieb überführt wird.
Unsere Referenzen
In Fertigung und Robotik greifen unsere Erfahrungen direkt auf langjährige Projekte zurück: Mit STIHL haben wir über mehrere Projekte hinweg Lösungen entwickelt — von Sägentraining über Sägensimulatoren bis zu ProTools und ProSolutions — und damit gezeigt, wie Produkt‑ und Prozessdaten in produktive Trainings‑ und Assistenzsysteme münden.
Für industrielle Qualitäts‑ und Produktionsoptimierung haben wir bei Eberspächer an KI‑gestützter Geräusch‑ und Prozessanalyse gearbeitet, was direkte Relevanz für Robotik‑Anwendungen in der Fehlerdiagnose und Predictive Maintenance hat. Auf Technologie‑Seite unterstützen Projekte mit BOSCH und AMERIA beim Markteintritt neuer Display‑ und Touchless‑Kontrolltechnologien, eine Kompetenz, die sich auf Mensch‑Roboter‑Interaktion übertragen lässt.
Im Bildungs- und Enablement‑Bereich haben wir mit Festo Didactic digitale Lernplattformen gebaut, die zeigen, wie Trainingsdaten und simulationbasierte Lernszenarien Produktionsmitarbeiter und Robotikingenieure praxisnah schulen. Für Beratungs‑ und Analyseaufgaben hat FMG von unseren AI‑gestützten Dokumentenrecherchen profitiert — aus diesen Erfahrungen wissen wir, wie man Wissen in Unternehmen zugänglich macht.
Über Reruption
Reruption wurde gegründet, um Unternehmen zu befähigen, nicht nur auf Disruption zu reagieren, sondern sie proaktiv zu gestalten. Wir bauen AI‑Produkte und Fähigkeiten direkt in Organisationen hinein: schnell, technisch tief und mit unternehmerischem Ownership. Das Co‑Preneur‑Modell ersetzt Präsentationen durch geteilte Verantwortung und messbare Ergebnisse.
Für Dortmunder Unternehmen bedeutet das: keine abstrakten Empfehlungen, sondern lauffähige Copilots, sichere Infrastrukturen und ein Umsetzungsplan, der von Prototyp bis Produktion reicht. Wir reisen regelmäßig nach Dortmund und arbeiten vor Ort mit Kunden, um genau das zu liefern.
Interessiert an produktionsreifem KI‑Engineering in Dortmund?
Wir reisen regelmäßig nach Dortmund und arbeiten vor Ort mit Ihren Teams. Vereinbaren Sie ein unverbindliches Erstgespräch, um Use Cases zu priorisieren und einen schnellen PoC‑Plan zu entwickeln.
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 Industrieautomation & Robotik in Dortmund: Markt, Use Cases und Produktionsreife
Dortmunds industrielle DNA — vom Stahlwerk zur Softwareplattform — schafft eine einzigartige Umgebung für KI‑Engineering. Produktionslinien, Roboterzellen und Logistikzentren liefern riesige Mengen an sensiblen Betriebsdaten. Das Potenzial für KI ist enorm: Predictive Maintenance reduziert Ausfallzeiten, Copilots unterstützen Serviceteams, und LLM‑gestützte Assistenzsysteme verkürzen Inbetriebnahme und Fehlerbehebung.
Marktanalyse: Nachfrage und Reife
Der Markt in Nordrhein‑Westfalen ist durch heterogene Reifegrade geprägt. Große Konzerne haben bereits erste KI‑Projekte, während viele Mittelständler noch bei der Datenintegration stehen. In Dortmund ist die Nähe zu Logistik und Energie ein Treiber: automatisierte Materialflüsse und Energieoptimierung sind konkrete, wirtschaftlich attraktive Anwendungsfelder.
Aus technischer Sicht sehen wir zwei parallele Anforderungen: schnelle Prototypen, die Ideen validieren, und robuste Produktionslösungen, die 24/7 laufen. Beide erfordern unterschiedliche Architekturen, Testpläne und Sicherheitsmaßnahmen. Ein Proof‑of‑Concept muss mit einem klaren Produktionsfahrplan kommen, sonst bleiben Investitionen ohne Wirkung.
Spezifische Anwendungsfälle für Robotik und Automation
Konkrete Use Cases in Dortmund reichen von Predictive Maintenance für Roboterachsen über KI‑gestützte Bildanalyse für Qualitätskontrollen bis zu Assistenzsystemen, die Monteure bei komplexen Reparaturen anleiten. LLM‑Copilots können Wartungsprotokolle interpretieren, Schrittfolgen vorschlagen und Standardfehlerquellen benennen — das reduziert Stillstandszeiten und beschleunigt Onboarding.
Ein weiteres Feld ist die autonome Koordination zwischen Produktions‑ und Logistiksystemen: KI kann Materialbewegungen prognostizieren, Puffer steuern und Roboterladezyklen optimieren. In Logistiknahen Standorten wie Dortmund erzeugt das direkte Kostensenkungen entlang der Supply Chain.
Implementierungsansatz: Von PoC zur Produktionslösung
Unsere typische Roadmap beginnt mit einem klaren Use‑Case‑Scope und messbaren Metriken: Input/Output‑Definition, Datenverfügbarkeit, Akzeptanzkriterien. Dann folgt eine technische Feasibility mit Modellwahl (LLM, CV, Time‑Series), Datenpipeline‑Skizze und Infrastrukturentscheidung: cloud/hybrid oder self‑hosted.
Der Prototyp wird iterativ entwickelt (days–weeks), parallel zu Sicherheitstests und Compliance‑Checks. Entscheidend ist, früh nicht funktionierende Annahmen zu entlarven: schlechte Datenqualität, Latenzanforderungen oder fehlende Operationalisierbarkeit. Erst wenn Performance‑Metriken und Betriebsbedingungen stimmen, planen wir die Produktionsfreigabe mit Monitoring, Rollback‑Strategien und SLOs.
Technologie‑Stack und Infrastrukturentscheidungen
Für Roboter und Automation empfehlen wir eine Mischung aus spezialisierten Inferenz‑Services (Edge‑Devices, lokale GPUs) und einer zentralen, abgesicherten Backend‑Ebene für Orchestrierung, Model‑Versioning und Datenhaltung. Unsere Erfahrung mit self‑hosted Setups (Hetzner, MinIO, Traefik, Coolify) hilft Kunden, sensible Produktionsdaten unter Kontrolle zu halten und Latenzprobleme zu vermeiden.
Für Wissenssysteme setzen wir auf robuste Datenbanken mit Vektorindexen (Postgres + pgvector), um semantische Suche und no‑RAG Private Chatbots zu ermöglichen. Für Integrationen bauen wir API‑Backends, die OpenAI/Groq/Anthropic unterstützen, aber auch lokale Modelle oder hybride Ansätze einbinden können.
Erfolgsfaktoren, typische Stolperfallen und ROI
Erfolgsfaktoren sind klare Ownership‑Regeln, cross‑funktionale Teams und messbare KPIs. Typische Stolperfallen sind unklare Datenzugänge, unrealistische Erwartungen an Modellgenauigkeit und fehlende Operabilität. ROI‑Betrachtungen sollten Gesamtkosten (Infrastruktur, Integration, Wartung) sowie Produktionsmetriken (Durchsatz, Stillstand, First‑Time‑Fix) berücksichtigen.
Ein realistischer Zeitrahmen: PoC in 2–6 Wochen, Pilotphase 3–6 Monate, Produktionsrollout 6–18 Monate, abhängig von Validierungsbedarf, Zulassungen und Integrationsaufwand. Entscheidend ist ein Migrationsfahrplan, der Schritt für Schritt Risiken reduziert und Nutzen freisetzt.
Team, Kompetenzen und Change Management
Projekte brauchen ein kleines, interdisziplinäres Kernteam: Data Engineers, ML‑Engineers, DevOps/Infra, Domänenexperten aus Produktion und einen Product‑Owner auf Kundenseite. Betriebsbereitschaft verlangt außerdem klare Support‑ und Wartungsvereinbarungen.
Change Management ist oft der unterschätzte Hebel: Schulungen, Copilot‑Onboarding und transparente KPIs erhöhen Akzeptanz. Durch Pilotprogramme mit proaktiven Trainings‑Sessions und begleitenden Lernpfaden lassen sich kulturelle Barrieren abbauen.
Integration, Sicherheit und Compliance
Schnittstellen zu SPS, OPC‑UA, MES und ERP sind Alltagsaufgabe; saubere API‑Schichten und abstrahierte Datenmodelle machen Integration wartbar. Sicherheit beginnt bei Netzwerksegmentierung, Identity‑Access‑Management und endet bei Audit‑Logs für Entscheidungen, die KI trifft.
Compliance‑Anforderungen variieren je nach Branche und Kunden: Datenschutz, Produktsicherheit und Nachvollziehbarkeit sind Pflicht. Wir implementieren Versionierung, Explainability‑Pipelines und strukturierte Review‑Prozesse, damit Modelle auditfähig bleiben.
Abschluss: Von der Vision zur Produktionsreife
KI‑Engineering in Dortmund bedeutet, industrielle Erfahrung mit modernem ML‑Engineering zusammenzuführen. Die zentrale Herausforderung ist nicht das Finden eines Use Cases, sondern dessen Operationalisierung in einer robusten, sicheren und wartbaren Architektur. Genau darin liegt unsere Stärke: Wir liefern lauffähige Systeme, nicht nur Berichte.
Bereit für den nächsten Schritt in Richtung Produktions‑KI?
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Schlüsselbranchen in Dortmund
Dortmund hat den Strukturwandel von Schwerindustrie zu einem breiten Wirtschaftsnetzwerk vollzogen. Die einst dominierende Stahl- und Montanindustrie wurde ergänzt durch Logistikzentren, IT‑Dienstleister und Energiekonzerne, die heute die wirtschaftliche Landschaft prägen. Diese Transformation schafft eine Nachfrage nach KI‑Lösungen, die sowohl produzieren als auch koordinieren können.
Die Logistikbranche in Dortmund profitiert von zentraler Lage und ausgebauter Infrastruktur; autonome Fahrerlose Transportsysteme, Lageroptimierungen und dynamische Routenplanung sind dort zentrale KI‑Use‑Cases. Effiziente Materialflüsse sind ein Hebel für Kosteneinsparungen und schnellere Lieferzeiten — beides kritische Faktoren für lokale Produktionsnetzwerke.
Im Bereich IT und Softwareentwicklung ist Dortmund ein aufstrebender Standort für mittelständische Systemintegratoren und Spezialanbieter. Diese Firmen treiben die Digitalisierung von Produktionsprozessen voran und sind oft die ersten Partner für KI‑Pilotprojekte. Für KI‑Engineering bedeutet das: enger Austausch und modulare Integrationskonzepte sind gefragt.
Versicherungen spielen eine unterschätzte Rolle: Durch Risk‑Modelling, Betrugserkennung und Telematik unterstützen Versicherer in der Region die Adoption von datengetriebenen Prozessen. KI‑Modelle können hier helfen, Ausfallrisiken in Automationsumgebungen präziser zu quantifizieren und präventive Maßnahmen zielgerichtet anzustoßen.
Die Energiebranche in und um Dortmund — mit großen Versorgern und Netzbetreibern — stellt Anforderungen an Lastprognosen, Energiemanagement und die Integration regenerativer Quellen. KI‑gestützte Forecasts und Optimierer für Energieflüsse sind gerade für energieintensive Roboteranlagen wirtschaftlich attraktiv.
Einheitlich gilt: Kleine und mittelständische Produktionsbetriebe in Dortmund benötigen skalierbare und wartbare KI‑Lösungen. Technische Exzellenz muss mit pragmatischer Umsetzbarkeit verbunden werden, damit Automations‑ und Robotikprojekte echtes, nachhaltiges Produktivitätswachstum erzeugen.
Für Anbieter von Robotik‑Komponenten eröffnen sich Chancen in der Zusammenarbeit mit Logistik‑Startups und Systemintegratoren: KI‑fähige Steuerungen und sichere, lokal gehostete Modelle sind hier klar differenzierende Angebote. Die regionale Vernetzung zwischen Forschung, Zulieferern und Produzenten ist ein Erfolgsfaktor.
Abschließend lässt sich sagen, dass Dortmunds Industrie‑Mix ideale Bedingungen für KI‑Engineering bietet: Der Bedarf an Effizienz, die Nähe zu Logistik und Energie und eine wachsende IT‑Szene schaffen ein Ökosystem, in dem produktionsreife KI schnell geschäftlichen Mehrwert liefert.
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Wichtige Akteure in Dortmund
Signal Iduna ist einer der großen Versicherer mit tiefen regionalen Wurzeln. Als Risikoträger und Dienstleister beeinflusst Signal Iduna die Bereitschaft lokaler Firmen, in Technologien zu investieren, die Betriebssicherheit und Ausfallrisiken reduzieren. Versicherungsdaten können zudem wertvolle Signale für Predictive Maintenance liefern.
Wilo ist ein Beispiel für einen Mittelstandskonzern, der Hydraulik und Pumpentechnologie mit digitalen Services kombiniert. Für Unternehmen wie Wilo sind KI‑Lösungen zur Zustandsüberwachung und Prozessoptimierung zentrale Hebel, um Serviceverträge zu verbessern und Anlagenverfügbarkeit zu erhöhen.
ThyssenKrupp spielt in der Region weiterhin eine Rolle als Systemlieferant mit hohem Fertigungsanteil. Für solche Akteure sind robuste, zertifizierbare KI‑Lösungen erforderlich, die Normen und Produktionsprozesse überdauern können — von der Qualitätsprüfung bis zur Automatisierung ganzer Montagelinien.
RWE als großer Energieversorger beeinflusst das Umfeld für energieintensive Industrien. Bündel aus Energiemanagement, Lastprognosen und Optimierungsalgorithmen sind für Robotik‑Systeme relevant, da sie Betriebskosten direkt beeinflussen und für nachhaltige Produktionskonzepte sorgen.
Materna ist ein IT‑Dienstleister mit Kompetenzen in Softwareentwicklung und Systemintegration. Kooperationen mit solchen IT‑Playern sind für KI‑Engineering entscheidend, weil sie helfen, Modelle in bestehende Geschäftsprozesse, ERP‑ und MES‑Systeme zu integrieren und den organisatorischen Betrieb sicherzustellen.
Neben diesen großen Namen existiert in Dortmund ein Netzwerk aus mittelständischen Zulieferern, Systemintegratoren und Forschungseinrichtungen, die gemeinsam Innovationsprojekte anstoßen. Diese lokalen Partner sind oft die Brücke zwischen Prototyp und serienreifer Lösung.
Forschungseinrichtungen und Hochschulen tragen mit angewandter Forschung zur Talentförderung bei. Ihre Labore liefern Testumgebungen für Robotikprojekte und bilden Fachkräfte aus, die später in Industrieprojekten die Schnittstelle zwischen Domänenwissen und ML‑Engineering besetzen.
Die Zusammenarbeit zwischen Großunternehmen, Mittelstand und Forschungsinstituten schafft in Dortmund ein praktisches Innovationsökosystem: hier entstehen Use‑Cases, die schnell zu Pilotprojekten reifen und durch lokale Implementierungs‑kompetenz in die Produktion überführt werden können.
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Häufig gestellte Fragen
Die Dauer hängt stark vom Use Case, der Datenlage und den Integrationsanforderungen ab. Ein technischer PoC, derzeigt, ob ein Modell prinzipiell funktioniert, lässt sich oft in 2–6 Wochen umsetzen: Datenzugang klären, Modell prototypisch trainieren und erste Validierungen auf historischen oder simulierten Daten durchführen.
Die Transformation vom PoC zur Pilotphase erfordert zusätzliche Schritte: Stabilitäts‑ und Belastungstests, Schnittstellen zu SPS/MES/ERP, Sicherheitsreviews und Compliance‑Checks. Diese Phase dauert typischerweise 3–6 Monate, je nach Komplexität der Anlagen und Prüfprozessen.
Der anschließende Produktionsrollout umfasst Operationalisierung, Monitoring, SLAs und Wartungsprozesse. Hier sollte man 6–18 Monate einplanen. Industrieumgebungen verlangen oft Zertifizierungen oder interne Abnahmen, die Zeit kosten, aber langfristig Ausfallsicherheit gewährleisten.
Praktische Empfehlung: Starten Sie mit einem klar messbaren Scope und definierten Erfolgskriterien. Wir priorisieren Use Cases mit hohem Hebel und schneller Messbarkeit, damit Unternehmen in Dortmund zügig sowohl Lernkurve als auch wirtschaftlichen Nutzen sehen.
Sensible Produktionsdaten sollten nie ohne sorgfältige Architekturplanung in öffentliche Clouds verschoben werden. Für viele Dortmunder Kunden ist eine self‑hosted oder hybrid Lösung sinnvoll: lokale Inferenz am Edge für Latenzkritisches kombiniert mit einem zentralen, abgesicherten Backend für Orchestrierung und Langzeitspeicherung.
Technologien wie Hetzner für Rechenkapazität, MinIO für objektbasierte Speicherung, Traefik für sichere Routing‑Layer und Coolify für Deployments sind bewährte Bausteine in unseren Setups. Diese Komponenten erlauben die Kontrolle über Datenhoheit und gleichzeitig Skalierbarkeit.
Wichtig sind Netzwerksegmentierung, strikte Zugriffsrechte, Verschlüsselung im Transit und at‑rest sowie detaillierte Audit‑Logs. Für Produktionsumgebungen empfehlen wir außerdem redundante Setups und klare Backup‑ und Recovery‑Pläne, um Ausfallzeiten zu minimieren.
Für viele Use Cases ist eine Kombination aus lokalem Modellbetrieb (Edge) und zentraler Modellverwaltung (CI/CD, Monitoring, Retraining) optimal. So bleibt die Latenz niedrig, während Governance und Modell‑Lifecycle zentral gesteuert werden können.
Compliance und Nachvollziehbarkeit beginnen bei der Anforderungsdefinition: Welche Entscheidungen darf der Copilot vorschlagen, welche Aktionen müssen weiterhin vom Menschen bestätigt werden? Diese Grenzen sollten technisch erzwungen und organisatorisch dokumentiert werden.
Technische Maßnahmen umfassen Input‑/Output‑Logging, Versionierung von Modellen, explainability‑Module und Rechenschaftspfaden für Entscheidungen. Alle Eingaben und Ausgaben eines Copilots sollten auditierbar sein, damit bei Vorfällen Rückverfolgbarkeit gewährleistet ist.
Außerdem sind Datenschutzmaßnahmen essenziell: Anonymisierung, Minimierung sensibler Felder und klare Datenaufbewahrungsfristen. In Produktionsumgebungen können Geschäftsgeheimnisse betroffen sein; deshalb bevorzugen viele Kunden no‑RAG‑Ansätze oder private Knowledge‑Stores statt offener Retrieval‑Systeme.
Organisatorisch empfiehlt sich ein Governance‑Board mit Vertretern aus Produktion, Recht, IT und Data Science. Dieses Gremium definiert Policies, bewertet Risiken und steuert Reviews während des gesamten Modelllebenszyklus.
In der Regel liefern Predictive Maintenance, automatisierte Qualitätskontrollen und Assistenzsysteme für Montagetätigkeiten den schnellsten ROI. Predictive Maintenance reduziert ungeplante Stillstände; Bildbasierte Qualitätsprüfungen beschleunigen Prüfzyklen und senken Ausschussraten; Copilots unterstützen Monteure und reduzieren Fehlerquoten bei komplexen Reparaturen.
Für Logistiknahe Produktionsbetriebe sind zudem Optimierungen in Materialfluss und Lagerhaltung unmittelbar wirksam. Schon kleine Verbesserungen in Pufferplanung oder Kommissionierstrategien können Durchsatz und Lieferzuverlässigkeit deutlich erhöhen.
Auch Dokumentenautomation und semantische Suche in technischen Handbüchern sind oft unterschätzte Hebel: schnellere Fehlersuche, bessere Wissensverfügbarkeit und geringere Einarbeitungszeiten neuer Mitarbeiter wirken direkt auf Produktivität.
Unsere Empfehlung ist, mit Use Cases zu starten, die klare KPIs haben (MTTR, Ausschussrate, Durchsatz), damit wirtschaftliche Effekte messbar werden und ein iterativer Ausbau möglich ist.
Die Integration klassischer Automationshardware erfordert eine abstrahierte Datenlayer‑Strategie. OPC‑UA, MQTT oder proprietäre Gateways übersetzen SPS‑Signale in stabil verfügbare Datenstreams, die von Data Engineers aufbereitet werden. Ziel ist ein sauberes Datenmodell, das Produktionskontext, Zeitstempel und relevante Metadaten enthält.
Edge‑Computing ist oft nötig, um Latenzanforderungen zu erfüllen: Modelle laufen nahe an der Maschine, während Orchestrierung und Modellverwaltung zentral erfolgen. Die Infrastruktur muss Echtzeitdaten verarbeiten und gleichzeitig sicherstellen, dass Produktionsnetzwerke segmentiert bleiben.
Test‑ und Validierungsumgebungen sind kritisch: Bevor KI‑Entscheidungen in Steuerungen einfließen, werden sie in simulierten oder abgesicherten Testständen verifiziert. Wir bauen häufig sogenannte Digital Twins oder simulierte Workflows, um Verhalten unter Varianz zu prüfen, ohne Risiken für Produktionsanlagen einzugehen.
Wichtig ist außerdem ein klares Rollback‑Konzept: Wenn ein neues Modell unerwartetes Verhalten zeigt, muss das System in definierten Schritten in einen sicheren Zustand zurückversetzt werden können. Diese Operationalisierung ist zentral für Produktionsakzeptanz.
Der Co‑Preneur‑Ansatz bedeutet, dass wir Verantwortung übernehmen wie ein Mitgründer: Wir liefern nicht nur Konzepte, sondern arbeiten im operativen Geschäft mit und sind für die Ergebnisse verantwortlich. Bei Dortmunder Kunden heißt das: Wir kommen regelmäßig vor Ort, führen Workshops mit Betriebsleitern, IT und Instandhaltung durch und setzen Prototypen gemeinsam in der Produktionsumgebung auf.
Praktisch bedeutet das enges Time‑to‑Value: schneller Prototyp, frühes Kundenfeedback, rasche Iteration und ein Produktionsplan, der reale Betriebsbedingungen berücksichtigt. Diese Art von Ownership reduziert Implementierungsrisiken und sorgt dafür, dass Projekte nicht in internen Abstimmungszyklen steckenbleiben.
Unsere Teams bringen dabei nicht nur Data Science, sondern auch DevOps, Embedded‑Know‑How und Compliance‑Expertise ein. Das ist wichtig in einer Region, in der mittelständische Fertiger pragmatische, wartbare Lösungen benötigen, die im Alltag funktionieren.
Für Kunden in Dortmund ist das oft der Unterschied zwischen einem schönen Konzeptpapier und tatsächlich eingesparten Produktionskosten, geringerer Stillstandszeit und messbar besserer Qualität.
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