Warum braucht Industrieautomation & Robotik in Leipzig echtes KI-Engineering?
Innovatoren dieser Unternehmen vertrauen uns
Lokale Herausforderung: Zwischen Tradition und digitaler Beschleunigung
Leipzigs Industrie steht vor der Aufgabe, traditionelle Fertigungskompetenz mit modernen KI-Systemen zu verbinden. Viele Maschinenbauer und Robotikzulieferer haben Ideen, aber fehlen die Engineering-Kapazitäten, um diese Ideen in sichere, skalierbare Produktionssysteme zu überführen. Ohne produktionstaugliches KI-Engineering bleiben Automatisierungsprojekte Prototypen, statt echte Produktivsysteme.
Warum wir die lokale Expertise haben
Reruption kommt aus Stuttgart, reist regelmäßig nach Leipzig und arbeitet vor Ort mit Kunden in Sachsen. Wir verbinden technische Tiefe mit einem klaren Fokus auf produktive Resultate: nicht nur Konzepte, sondern laufende Systeme, die in Echtzeit mit Produktionsanlagen interagieren. Diese Praxisorientierung ist gerade in einem aufstrebenden Standort wie Leipzig entscheidend, weil Projekte dort oft eine enge Verzahnung von OT, IT und Supply Chain erfordern.
Unsere Teams bringen Erfahrung in der Integration von KI in produktionsnahen Umgebungen mit – von sicheren Modell-Deployments bis zu robusten Datenpipelines. Wir wissen, wie wichtig Latenz, Ausfallsicherheit und Compliance in Fertigungslinien sind und gestalten Lösungen entsprechend. Dabei stehen wir neben Ihren Ingenieur- und Automatisierungsteams, nicht darüber.
Unsere Referenzen
Bei Fertigungs- und Robotikthemen greifen wir auf Projekte mit klarer Produktionsnähe zurück: Für STIHL haben wir mehrere Produktprojekte begleitet, von Trainingsplattformen bis hin zu ProTools-Lösungen, die Produktverständnis und Prozessdigitalisierung verbinden. Die Arbeit mit Eberspächer fokussierte sich auf KI-gestützte Geräuschreduktion in Herstellungsprozessen – ein Beispiel dafür, wie Sensordaten direkt zu Qualitäts- und Effizienzgewinnen führen können. In Trainings- und Education-Tech-Ansätzen konnten wir mit Festo Didactic digitale Lernplattformen entwickeln, die sich nahtlos in Aus- und Weiterbildungsprogramme für industrielle Automation einfügen.
Für technologiegetriebene Produktentwicklung und Markteinführung haben wir mit BOSCH an Go-to-Market-Strategien für neue Display-Technologien gearbeitet, was zeigt, dass wir auch bei komplexen Systemen den Weg in den Markt begleiten. Und im Automotive-Umfeld hat unsere Arbeit mit Mercedes Benz bewiesen, wie NLP-basierte Systeme Produktions- und HR-Prozesse skalierbar unterstützen können. Diese Referenzen spiegeln unsere Fähigkeit wider, sowohl auf Hardware-nahen als auch auf softwarezentrierten Ebenen wirksame KI-Lösungen zu bauen.
Über Reruption
Reruption wurde gegründet, um Unternehmen nicht nur zu beraten, sondern als Co-Preneure echte Produkte und Systeme zu bauen. Unsere Arbeitsweise ist eingebettet: wir operieren im P&L unserer Kunden, übernehmen unternehmerische Verantwortung und bringen Entwicklungstempo und technische Tiefe zusammen. Das Co-Preneur-Prinzip sorgt dafür, dass Entscheidungen schnell fallen und Prototypen innerhalb kürzester Zeit reale Nutzer erreichen.
Für Leipzig heißt das: Wir kommen nicht als externe Analysten, sondern als eingespielte Teams, die neben Ihren Automatisierungs- und Robotik-Experten stehen, Prozesse hinterfragen und Produktionssysteme bauen, die skalieren. Wir reisen regelmäßig nach Leipzig und arbeiten vor Ort mit Kunden — ohne ein Büro vor Ort zu beanspruchen.
Möchten Sie ein produktionstaugliches KI-PoC in Leipzig?
Wir reisen nach Leipzig, analysieren Ihren Use Case vor Ort und liefern in Tagen einen funktionierenden Prototyp mit klarer Implementierungsroadmap.
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 Leipzig: Ein umfassender Leitfaden
Leipzig ist ein aufstrebender Knotenpunkt für Automotive, Logistik und energiebezogene Technologien. Für Unternehmen in der Industrieautomation und Robotik bedeutet das: steigende Erwartung an Effizienz, gleichzeitiger Bedarf an Ausfallsicherheit und regulatorischer Compliance. KI-Engineering ist kein reines Forschungsfeld mehr, sondern eine Produktionsdisziplin, in der Technik, Prozesse und Organisation zusammenspielen müssen, damit Systeme wirklich Mehrwert liefern.
Markt- und Wettbewerbsanalyse
Die regionale Nachfrage in Sachsen wird getrieben durch die Nähe zu OEMs und großen Logistikzentren. Firmen wie BMW und Porsche in angrenzenden Regionen sowie Logistikakteure wie DHL prägen Anforderungen an Automatisierung, Taktzeiten und Datenintegration. Diese Nachfrage erzeugt Chancen für lokale Zulieferer und Systemintegratoren, gleichzeitig steigt der Druck, Lösungen schneller und sicherer in Betrieb zu nehmen.
Ein weiteres Merkmal ist die heterogene Struktur der Anbieter: von etablierten Maschinenbauern bis zu wachsenden Start-ups. Für Anbieter in Leipzig heißt das, dass Produkte modular, interoperabel und nach Industriestandards gebaut werden müssen, damit Integrationen in bestehende SPS-, SCADA- und MES-Landschaften reibungslos funktionieren.
Konkrete Use Cases für Robotik und Automation
Typische, sofort wirksame Use Cases umfassen: Predictive Maintenance, visuelle Qualitätskontrolle mit Computer Vision, Roboter-Kollaboration mit adaptiven Motion-Plänen, sowie interne Copilots, die Wartungs- und Betriebsanweisungen in Echtzeit bereitstellen. Besonders in Logistik-Hubs kann KI die Routenoptimierung und Störfallbehandlung deutlich verbessern.
Ein weiterer kraftvoller Anwendungsbereich sind Multi-Step-Workflows, in denen interne Copilots als Orchestratoren zwischen Menschen, Robotern und IT-Systemen fungieren. Diese Copilots können komplexe Entscheidungen vorqualifizieren, Prio setzen und Abläufe automatisieren — vorausgesetzt, sie sind in robuste API-Backends und Datenpipelines eingebettet.
Implementierungsansatz: Von PoC zu Produktion
Erfolgreiches KI-Engineering beginnt mit einem konkreten, messbaren Use Case und einem engen Zusammenspiel zwischen Domänenexpert:innen und Engineering. Wir empfehlen einen dreistufigen Ablauf: 1) Rapid Feasibility & PoC, 2) Produktionstaugliches Engineering mit Tests in realen Produktionsumgebungen, 3) Rollout und kontinuierliche Überwachung. Unsere AI PoC-Offerte zeigt genau diesen Weg und liefert innerhalb weniger Tage einen funktionierenden Prototyp.
Wichtig ist, Produktionsanforderungen von Anfang an zu berücksichtigen: Latenzgrenzen, deterministische Fehlerraten, Fallback-Strategien und klare SLA-Definitionen. Nur so wird ein PoC zu einem Betriebssystem-fähigen Dienst, der 24/7 in Fertigungsstraßen bestehen kann.
Technische Architektur und empfohlenes Stack
Für Industrieautomation empfehlen sich hybride Architekturen: lokale Inferenz und Edge-Processing für Latenz- und Verfügbarkeitsanforderungen, gekoppelt mit zentralen Services für Modelltraining, Monitoring und Versionierung. Unsere Erfahrung zeigt, dass Kombinationen aus Self-Hosted Infrastructure (z. B. Hetzner, MinIO) und managed Komponenten sinnvoll sind, um sowohl Kontrolle als auch Skalierbarkeit zu erreichen.
Konkrete Module umfassen: robuste ETL-Pipelines für Sensordaten, pgvector-gestützte Knowledge Stores für Enterprise-Knowledge, API-Backends mit Integrationen zu OpenAI/Groq/Anthropic für generative Tasks und private, modell-agnostische Chatbots für interne Kommunikation. Security- und Compliance-Schichten sollten Verschlüsselung, RBAC und Audit-Trails abdecken.
Rolle von Data Pipelines, Observability und Testing
Datenqualität entscheidet über Erfolg oder Misserfolg. Industrielle Sensordaten sind häufig verrauscht, asynchron und fehlerbehaftet. Robuste ETL-Prozesse, automatisierte Anomalie-Detektion und Dataset-Versionierung sind daher Pflicht. Ebenso wichtig ist Observability: Metriken für Modellleistung, Drift-Detection und End-to-End-Latenz müssen kontinuierlich überwacht werden.
Für Produktionssicherheit brauchen Deployments umfassende Tests: Simulationen, digital twins und staged rollouts mit Canary-Releases minimieren Risiken. Automatisierte Regressionstests und Daten-Backfilling-Prozesse stellen sicher, dass Modelle nicht unerwartet degradieren.
Organisatorische Erfolgsfaktoren & Change Management
Technik allein reicht nicht. KI-Projekte erfordern enge Zusammenarbeit von Produktion, IT, Qualitätssicherung und Compliance. Ein klarer Ownership- und Support-Prozess ist notwendig, damit nach dem Go-Live Verantwortlichkeiten für Monitoring, Incident Response und kontinuierliche Verbesserungen bestehen.
Für Leipzig empfiehlt es sich, lokale Trainings- und Enablement-Programme zu planen — dabei können Partner wie Festo Didactic oder lokale Hochschulen helfen, technisches Personal schrittweise an neue Tools und Copilots zu gewöhnen. Kleine, erfolgreiche Pilotprojekte schaffen Akzeptanz und reduzieren organisatorische Hemmnisse.
ROI, Zeitplan und typische Kostenpunkte
ROI hängt stark vom Use Case ab: Predictive Maintenance kann innerhalb von 6–12 Monaten Einsparungen durch weniger Ausfälle erzielen, während Roboter-gestützte Qualitätskontrolle oft schnellere Durchlaufzeiten und geringere Reklamationsraten bringt. Typische Kostenpunkte sind Datensammlung, Modelltraining, Edge-Hardware, Integrationsaufwand und laufende Betriebskosten für Observability.
Ein realistischer Zeitplan startet mit einem 4–8-wöchigen PoC, gefolgt von 3–6 Monaten Engineering für eine ersten produktiven Rollout. Unsere standardisierte AI PoC-Lösung ermöglicht schnelle Machbarkeitsanalysen und liefert eine klare Roadmap für Budget und Zeitrahmen.
Häufige Stolperfallen und wie man sie vermeidet
Häufige Fehler sind unklare Metriken, zu umfangreiche Anforderungsspezifikationen für den ersten Schritt, fehlende Produktions- und Sicherheitsanforderungen und mangelnde Integration in bestehende Betriebsprozesse. Diese Fallen lassen sich vermeiden, indem man klein startet, klare Erfolgskriterien definiert und frühzeitig OT/IT-Teams einbindet.
Ein weiterer Fehler ist Blindvertrauen in externe Modelle ohne Validierung auf Produktionsdaten. Deshalb favorisieren wir entweder private, modell-agnostische Lösungen oder hybride Architekturen mit klaren Fallbacks und kontinuierlicher Validierung.
Fazit: Warum Leipzig bereit ist
Leipzigs Kombination aus wachsender Industriepräsenz, starken Logistikzentren und einer aktiven Techszene macht die Stadt zu einem idealen Ort für angewandtes KI-Engineering in der Industrieautomation. Wer jetzt in produktionstaugliche Systeme investiert, legt den Grundstein für nachhaltige Produktivitätsvorteile und neue Geschäftsmodelle.
Reruption begleitet diesen Weg mit einem pragmatischen, engineering-getriebenen Ansatz: schnelle PoCs, Produktionsfokus und die Bereitschaft, vor Ort in Leipzig eng mit Ihren Teams zu arbeiten — ohne ein lokales Büro zu behaupten.
Bereit für den nächsten Schritt?
Buchen Sie ein unverbindliches Gespräch — wir skizzieren technische Optionen, Zeitplan und Budget für Ihr KI-Engineering-Projekt in Leipzig.
Schlüsselbranchen in Leipzig
Leipzig hat sich in den letzten zwei Jahrzehnten vom klassischen Industriezentrum zu einem vielseitigen Wirtschaftsstandort entwickelt, in dem Automotive, Logistik, Energie und IT eng verzahnt sind. Die industrielle Tradition trifft auf neue Wertschöpfungsketten: Zulieferer für Fahrzeugbau, Anlagenbauer und Logistikdienstleister teilen sich heute denselben regionalen Talent- und Investitionspool.
Die Automotive-Branche nahe Leipzig profitiert von einer starken Zulieferstruktur und direkten Verbindungen zu den großen OEMs. Diese Nähe verursacht anspruchsvolle Liefer- und Qualitätsanforderungen, die moderne Automations- und Robotiklösungen adressieren können. KI hilft hier, Feinsteuerung und Qualitätssicherung effizienter zu gestalten.
Logistik ist ein zweiter Schwerpunkt: Mit großen Hubs von DHL und den Fulfillment-Zentren von Amazon entsteht eine Nachfrage nach automatisierter Sortierung, adaptiven Robotiksystemen und KI-gestützter Disposition. In solchen Umgebungen sind niedrige Latenz, hohe Verfügbarkeit und robuste Integrationen mit Warehouse-Management-Systemen entscheidend.
Im Bereich Energie und Versorgung gewinnt die Digitalisierung der Netze an Bedeutung. Anbieter wie Siemens Energy treiben Konzepte für condition-based monitoring und predictive operations voran, bei denen KI-Engineering dazu beiträgt, Anlagenverfügbarkeit und Effizienz zu erhöhen.
Die IT- und Tech-Szene in Leipzig liefert die Softwarekompetenz: Entwickler, Data Engineers und Start-ups bringen Agilität in Projekte und ermöglichen schnelle Iterationen. Diese Mischung aus Hardware-Nähe und Softwarekompetenz schafft eine ideale Basis für anspruchsvolle KI-Engineering-Projekte.
Kleine und mittelständische Maschinenbauer in der Region stehen unter Wettbewerbsdruck und müssen Produktivität steigern, ohne ihre Kernkompetenzen zu verlieren. Für sie sind modulare KI-Lösungen, die sich schnell in bestehende Maschinensteuerungen integrieren lassen, besonders attraktiv und realistisch.
Für die Forschung und Ausbildung sorgt die Universität Leipzig sowie mehrere Fachhochschulen, die Fachkräfte ausbilden und Forschungsergebnisse in die Region transferieren. Diese akademische Basis unterstützt die industrielle Anwendung von KI, etwa durch gemeinsame Projekte und Transferprogramme.
In Summe entsteht in Leipzig ein Ökosystem, das klassische Fertigungsexpertise mit modernen KI-Fähigkeiten verbindet — ein fruchtbarer Boden für produktionsreife KI-Systeme in Robotik und Automation.
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Wichtige Akteure in Leipzig
BMW: Auch wenn die größten BMW-Standorte nicht direkt in Leipzig liegen, prägt der Konzern die regionale Zulieferlandschaft und setzt Standards für Automatisierung, Qualität und Logistik. Die Nähe zu solchen OEMs erhöht die Nachfrage nach präziser Robotik-Integration und hochverfügbaren KI-Lösungen.
Porsche: Als prominenter Automobilhersteller in der Region wirkt Porsche als Innovationsmotor für Zulieferer und Systemintegratoren. Projekte rund um adaptive Fertigungsprozesse und automatisierte Qualitätsprüfungen werden von den hohen Anforderungen der Automobilbranche getrieben.
DHL Hub: Der große Logistik-Hub bei Leipzig ist ein Treiber für Automatisierung in der Distribution. Hier werden Roboterlösungen und KI-gestützte Dispositionssysteme täglich auf ihre Robustheit und Effizienz getestet — perfekte Anwendungsfelder für unsere Copilots und Data-Pipelines.
Amazon: Mit Fulfillment-Zentren in der Nähe entsteht zusätzlicher Druck, Lagerprozesse schneller und fehlerfreier zu gestalten. Dies eröffnet Einsatzfelder für Computer-Vision-gesteuerte Prüfstationen, kollaborative Robotik und intelligente Routing-Systeme.
Siemens Energy: Siemens Energy treibt die Digitalisierung in Energieinfrastrukturen voran und zeigt, wie industrielle KI in kritischen Systemen betrieben wird. Die Projekte reichen von Predictive Maintenance bis zu Optimierungsalgorithmen für Energieflüsse — alles Felder, in denen produktionstaugliche KI-Lösungen benötigt werden.
Daneben treiben lokale Maschinenbauer, Systemintegratoren und Research Labs die Innovation voran. Hochschulen und Bildungsanbieter wie Festo Didactic unterstützen die Ausbildung der Fachkräfte, die solche Systeme entwickeln und betreiben. Dieses Zusammenspiel macht Leipzig zu einem realistischen Standort für die Einführung komplexer KI-Engineering-Projekte.
Die bedeutende Präsenz von Logistik- und Automotive-Akteuren schafft zudem ein Netzwerk aus Anwendern, das schnelle Validierung und Skalierung von Lösungen ermöglicht. Für Kunden in Leipzig bedeutet das: kurze Feedback-Zyklen, praxisnahe Tests und ein reiches Branchenwissen vor Ort.
Insgesamt entsteht ein Ökosystem, in dem etablierte Industrien und neue Technologieanbieter zusammenkommen — genau die Umgebung, in der Reruption produktionsfähige KI-Lösungen erfolgreich umsetzt.
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Häufig gestellte Fragen
Die Durchlaufzeit hängt stark vom Anwendungsfall ab, aber ein realistischer, praxisbewährter Ablauf beginnt mit einem kurzen Proof-of-Concept (PoC). Bei klar definierten Use Cases — etwa visueller Qualitätskontrolle oder einem internen Copilot für Wartungsanweisungen — liefern wir einen technischen PoC in Tagen bis wenigen Wochen, der die Kernfunktionalität nachweist.
Der Übergang von PoC zu produktivem Betrieb erfordert zusätzliche Schritte: robustes Engineering, Integration in SPS/SCADA-Systeme, Security- und Compliance-Prüfungen sowie belastbare Tests in der Produktionsumgebung. Für diese Phase sollten Unternehmen 3–6 Monate einplanen, abhängig von Umfang, Hardware-Anforderungen und Schnittstellen.
Wesentlich für Geschwindigkeit ist die Verfügbarkeit von sauberen Daten und eine enge Zusammenarbeit zwischen OT- und IT-Teams. Wenn Sensordaten bereits digital erfasst werden und Ansprechpartner in der Produktion bereitstehen, reduziert das Integrationsaufwand und beschleunigt den Rollout.
Praktische Empfehlung: Starten Sie mit einem klaren, eng umgrenzten KPI-getriebenen Pilotprojekt. Legen Sie von Anfang an Success-Kriterien und Rückfalloptionen fest. So minimieren Sie Risiken und erreichen schneller produktive Resultate, die skaliert werden können.
Sicherheits- und Compliance-Anforderungen sind in Produktionsumgebungen besonders streng, weil Systeme direkt Produktionsprozesse beeinflussen können. Relevante Themen sind Datensicherheit, Zugriffskontrolle, Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen und die Einhaltung industrieller Standards (z. B. IEC-Normen). In Sachsen gelten darüber hinaus branchenspezifische Anforderungen, etwa in der Automotive- oder Energiebranche.
Für KI-Systeme bedeutet das konkret: Einsatz von verschlüsselten Datenübertragungen, rollenbasierter Zugriffskontrolle (RBAC), vollständige Audit-Logs und Versionierung von Modellen und Daten. Zudem sind klare Verantwortlichkeiten für Monitoring, Incident Response und Updates festzulegen.
Bei sensiblen oder proprietären Modellen empfehlen wir Self-Hosted-Optionen oder private Deployments, um volle Kontrolle über Modelle und Daten zu behalten. Technologien wie MinIO für Storage, Traefik für sichere Routing-Schichten und pgvector für Knowledge-Stores lassen sich in sichere, intern kontrollierte Architekturen einbetten.
Unsere Erfahrung aus Produktionsprojekten zeigt: Compliance ist kein add-on, sondern muss Architektur-, DevOps- und Governance-Entscheidungen prägen. Frühzeitige Einbindung von Qualitäts- und Sicherheitsverantwortlichen reduziert Verzögerungen im Rollout.
Die Entscheidung unterscheidet sich je nach Use Case und regulatorischen Anforderungen. Cloud-Services bieten oft schnellere Time-to-Value, skalierbare Rechenkapazität und einfache Integration zu LLM-Anbietern. Sie sind attraktiv für nicht-kritische Workloads oder für schnell skalierende Prototypen.
Für produktionsnahe Systeme, bei denen Latenz, Datenhoheit oder Compliance zentral sind, empfehlen wir Self-Hosted- oder Hybrid-Architekturen. Self-Hosted-Lösungen auf Infrastruktur wie Hetzner kombiniert mit Tools wie Coolify, MinIO und Traefik erlauben volle Kontrolle, geringere Betriebskosten auf lange Sicht und die Möglichkeit, proprietäre Modelle lokal zu betreiben.
Ein pragmatischer Ansatz ist Hybrid: Training und experimentelle Modelle in der Cloud, inference-kritische oder datensensitive Modelle am Edge oder im eigenen Rechenzentrum. So balancieren Sie Flexibilität und Kontrolle.
Wir beraten Sie fallbezogen: Wir bewerten Datenschutz, Latenz, Betriebsaufwand und Kosten und entwerfen eine Architektur, die Ihre Anforderungen in Leipzig erfüllt — stets mit Blick auf produktionsreife Betriebsmodelle.
Die Integration von Copilots in SPS/SCADA-Umgebungen ist anspruchsvoll, weil diese Systeme oft deterministisch und ausfallsicher sein müssen. Ein Copilot sollte daher nie die letzte Entscheidungsinstanz in sicherheitskritischen Abläufen sein. Stattdessen fungiert er als Assistenzschicht für Operatoren: Er liefert Vorschläge, visualisiert Diagnosen und automatisiert Routineaufgaben über klar definierte Schnittstellen.
Technisch erfolgt die Integration über standardisierte APIs, Gateways oder Edge-Services, die zwischen OT- und IT-Layer vermitteln. Solche Gateways übernehmen Datenaufbereitung, Authentifizierung und das Übersetzen von Kommandos in PLC-kompatible Anweisungen. Dabei sind deterministische Fallbacks und Watchdogs wichtig, damit bei Fehlern die Kontrolle automatisch an sichere Zustände fällt.
Sicherheitsdesigns umfassen Netzwerksegmentierung, TLS-gesicherte Verbindungen, Authentifizierung via Zertifikaten und strikte Autorisierungsregeln. Audit-Logs und Change-Management-Prozesse stellen sicher, dass alle Interaktionen nachvollziehbar bleiben.
Unsere Praxisempfehlung: Pilotieren Sie zuerst nicht-kritische Assistenzfunktionen (z. B. Wartungschecklisten, kontextsensitive Dokumentation), validieren Sie Verhaltensweisen im Feld, und erweitern Sie schrittweise Funktionalitäten, sobald Vertrauen und Reife vorhanden sind.
Zum Start braucht ein Projekt Zugang zu relevanten Datenquellen: Sensordaten (Vibration, Temperatur, Strom), Bild- oder Videostreams für Vision-Use-Cases, sowie Produktionsmetadaten aus MES-Systemen. Daten sollten möglichst historisch verfügbar und sauber annotiert sein; ansonsten sind initiale Data-Collection-Phasen einzuplanen.
Auf der Teamseite braucht es eine Mischung aus Domänenexpert:innen (Produktion, Robotik), Data Engineers (für ETL, Datenspeicherung), Machine Learning Engineers (Modelltraining und -deploy) sowie DevOps/Platform-Engineers (für Infrastruktur und Monitoring). Engagement von Betriebs- und Wartungspersonal ist entscheidend für Akzeptanz und für die Korrektur von Modellergebnissen.
Organisationale Unterstützung ist mindestens genauso wichtig: Ein klarer Projektowner auf Managementebene, definierte KPIs und ein Fahrplan für Rollout und Betrieb. Ohne diese Governance drohen Projekte, in Proof-of-Concept-Phase steckenzubleiben.
Wir unterstützen bei der Zusammensetzung der Teams, beim Aufbau von Data-Pipelines und bei der Schulung Ihrer Mitarbeitenden vor Ort in Leipzig, damit Wissen nicht extern bleibt, sondern intern skaliert werden kann.
Wir reisen regelmäßig nach Leipzig und arbeiten vor Ort mit Kunden: von Workshops zur Use-Case-Identifikation über gemeinsame Data-Assessments bis hin zu Co-Development-Sprints auf der Werkshallebene. Unser Ziel ist es, eng mit Ihren Ingenieur- und Betriebsteams zu arbeiten, um Lösungen praxisnah zu entwickeln und schnell zu validieren.
Der Ablauf ist pragmatisch: Wir starten mit einem eintägigen Scoping vor Ort, validieren Daten- und Infrastrukturannahmen, und definieren klare Erfolgskriterien. Anschließend führen wir einen technischen PoC durch, oft mit einem kleinen Onsite-Team, gefolgt von der Überführung in ein produktives Setup — alles in enger Abstimmung mit lokalen Stakeholdern.
Wir legen großen Wert auf Transfer: Neben prototypischen Deliverables erstellen wir Betriebsdokumentation, Trainingsmaterialien und führen Enablement-Sessions für Ihre Teams durch. So stellen wir sicher, dass die Lösung langfristig intern betreut werden kann.
Wichtig ist: Wir beanspruchen kein Büro in Leipzig, sondern kommen als externe, aber tief eingebundene Teampartner. Diese Neutralität erlaubt uns, flexibel und zielorientiert zu arbeiten, ohne lokale Strukturen vorzutäuschen.
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