Intelligente Technologien
in der Fertigung
Computer Vision, IoT, Embedded Systems, Machine Learning, KI-Agenten und dialogorientierte KI zugeschnitten auf ein konkretes Produktionsproblem.
23 Deloitte Fast 50 Central Europe 2023
Deloitte Fast 50
Forbes Technology Council Official Member
Forbes
1000 Europe’s Fastest Growing Companies
2023 & 2024
Financial Times
Polish Company International Champion 2020
PwC
Master of Innovative Transformation 2021
MIT Sloan Review
Welche intelligente Technologie passt zu Ihrer Fertigungsanlage?
Selten beginnen Hersteller mit einer Technologie. Sie starten mit einem Problem, beispielsweise einer Fehlerquote, die sich nicht senken lässt, einer Maschine, die ohne Vorwarnung ausfällt, einem Bericht, dessen Erstellung eine ganze Schicht in Anspruch nimmt, oder einer Frage, die ein Kunde immer wieder an den Support richtet.
In der Regel lässt sich jedes dieser Probleme einer anderen Technologie zuordnen und die meisten realen Projekte kombinieren letztendlich zwei oder drei davon. Diese Seite dient als Ausgangspunkt. Sie bietet eine kurze Beschreibung der Leistungen jeder Technologie in der Fertigung und Links für mehr Informationen.
KI-Agenten in der Fertigung
KI-Agenten, die Aufgaben in der Fertigung planen, ausführen und überwachen und keine Chatbots.
Ein KI-Agentensystem führt auf der Grundlage großer Sprachmodelle (LLM) wie ChatGPT oder Gemini autonome, zielorientierte Aktionen aus. In der Fertigung umfasst dies die Automatisierung von Verwaltungs- und Logistikprozessen.
Es gibt Agenten, die Daten aus MES-, SCADA-, ERP- und IoT-Systemen abrufen und auswerten. Darüber hinaus gibt es „Copiloten” für Anlagenbediener, Wartungsteams und die Qualitätskontrolle. DAC.digital richtet jeden Agenten auf einen definierten Anwendungsfall mit messbarem Ergebnis aus.
IoT in der Fertigung
Verbinden Sie Maschinen, Sensoren und ältere Anlagen zu einem einzigen Datenstrom und nutzen Sie die gewonnenen Daten anschließend effektiv.
Das Internet der Dinge (IoT) für Industrie 4.0 verwandelt Anlagen in vernetzte, datengesteuerte Umgebungen: Sensoren und Edge-Geräte ermöglichen Echtzeitüberwachung, vorausschauende Instandhaltung und Prozessautomatisierung.
DAC.digital entwickelt maßgeschneiderte IoT-Ökosysteme und rüstet auch Maschinen, die ursprünglich nicht für die Datenerfassung ausgelegt waren, mit unserer eigenen D_Box-Hardware nach. Diese kommt bereits in IoT-Anwendungen in der Milchwirtschaft und Industrie zum Einsatz.
Machine Learning in der Fertigung
Verwandeln Sie Ihre vorhandenen Produktionsdaten in Prognosen: Qualität, Wartung, Nachfrage.
Verwandeln Sie Ihre vorhandenen Produktionsdaten in Prognosen zu Qualität, Wartung und Nachfrage. Machine-Learning-Modelle erkennen Muster in Ihren Daten und unterstützen damit Anwendungsfälle wie die Bilderkennung zur Qualitätskontrolle, die vorausschauende Wartung und die Produktionsprognose.
Unser ML-Team verfügt über Fachwissen auf Doktorandenebene in den Bereichen Computer Vision, NLP und Deep Learning. Es trainiert Modelle anhand Ihrer eigenen Produktionsdaten statt anhand eines generischen Datensatzes.
Computer Vision in der Fertigung
Kameras und Algorithmen erkennen Fehler, die einem müden Prüfer in der letzten Stunde seiner Schicht entgehen würden.
Computer-Vision-Systeme prüfen Produkte in Echtzeit und decken dabei Bereiche wie Qualitätskontrolle, Sicherheitsüberwachung, Objektidentifizierung sowie die Unterstützung von Robotik und Automatisierung ab.
DAC.digital hat Computer-Vision-Systeme für die Holz-, Metall- und Kunststoffverarbeitung entwickelt. Ein System konnte die Fehlerquote bei der Herstellung von Holzmöbeln nahezu auf null senken.
Embedded Systems in der Fertigung
Die Firmware- und Hardware-Ebene ist die Grundlage für das Internet der Dinge (IoT) und die Automatisierung.
Hier beginnt nahezu jedes Projekt, das wir umsetzen. In einem kurzen, strukturierten Workshop entwickeln wir aus einer ersten KI-Idee einen konkreten Plan mit Kosten und Erfolgskennzahlen. So wissen Sie genau, was Sie erwerben, bevor Sie Mittel bereitstellen.
Dialogorientierte KI in der Fertigungsindustrie
Zugriff auf Fertigungsdaten, Arbeitsanweisungen und Kundenanfragen in natürlicher Sprache und keine manuelle Suche erforderlich.
Dank dialogorientierter KI und Chatbots können Mitarbeiter, technische Fachkräfte und Kunden ihre Fragen in einfacher Sprache stellen und erhalten eine Antwort aus Ihrer eigenen Dokumentation, Ihren Maschinendaten oder Ihrer Bestellhistorie. Sie müssen somit nicht mehr in Handbüchern nachschlagen oder in der Warteschleife hängen.
DAC.digital hat Projekte im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung und Chatbots realisiert, darunter einen KI-Chatbot für den E-Commerce-Support. Den gleichen Ansatz verwenden wir auch in der Fertigung an.
Sie wissen nicht, welche Technologie zu Ihrer Anlage passt?
Schildern Sie das Problem, nicht das Produkt. Wir zeigen Ihnen die richtige Lösung oder sagen Ihnen, wenn wir nicht der richtige Ansprechpartner sind.
Ein paar unserer Case Studies
Kunden, die sich bereits auf uns verlassen
Unsere Zertifikate
Wie wir mit Herstellern zusammenarbeiten
1. Erstgespräch
Gemeinsam besprechen wir Ihren Prozess und ermitteln die Problemstellen. Ganz ohne Verkaufspräsentation.
2. KI-Workshop oder Projektvorbereitung (2–3 Tage)
Wir erstellen einen Prozessablaufplan, legen die Abnahmekriterien fest und übergeben Ihnen einen Bericht, der einen detaillierten Plan sowie eine Kostenschätzung enthält.
3. Pilot
Wir entwickeln einen funktionsfähigen Prototyp auf der Grundlage Ihrer tatsächlichen Dokumente, Zeichnungen oder Maschinendaten in komplexen Produktionsumgebungen. Sie erhalten also keine Demo anhand von Beispieldateien.
4. Skalieren und integrieren
Sobald sich das Pilotprojekt bewährt, integrieren wir es in Ihre Systeme und unterstützen Sie, die Produktionsprozesse im gesamten Werk zu optimieren.
Lernen Sie die Technologieexperten kennen
FAQs
Was ist der Unterschied zwischen IoT, Embedded-Systems, Computer Vision, Machine Learning und KI-Agenten in der Fertigung?
Das Internet der Dinge (IoT) verbindet Sensoren und Maschinen zu einem einzigen Datenstrom. Embedded Systems bilden die Hardware- und Firmware-Ebene und ermöglichen somit erst IoT-Geräte und Automatisierung. Mithilfe von Machine Learning können Muster in den vom IoT und anderen Systemen erfassten Daten erkannt werden, wodurch Vorhersagen, beispielsweise zum Wartungsbedarf oder zu Fehlerquoten, ermöglicht werden. Computer Vision ist eine spezifische Machine-Learning-Anwendung, bei der Bilder und Videos analysiert werden – meist im Rahmen der Qualitätskontrolle. KI-Agenten stehen über all dem: Sie ergreifen autonome, zielorientierte Maßnahmen und nutzen dabei Daten aus dem IoT, Machine-Learning-Modellen sowie bestehenden Systemen wie MES, SCADA und ERP, um eine Aufgabe zu erledigen, statt nur darüber zu berichten.
Mit welcher dieser Technologien sollte ein Hersteller beginnen?
Beginnen Sie mit dem Problem, nicht mit der Technologie. Eine sich nicht senken lassende Fehlerquote deutet in der Regel auf Computer Vision hin. Maschinenausfälle ohne Vorwarnung deuten auf das Internet der Dinge (IoT) und vorausschauende Wartung mithilfe von Machine Learning hin. Ein Bericht, der eine ganze Schicht in Anspruch nimmt, dagegen auf KI-Agenten. Genau darauf baut der industrielle KI-Workshop von DAC.digital auf: eine zwei- bis dreitägige Scoping-Sitzung, in der der tatsächliche Prozess abgebildet und ein Kostenplan vorgelegt wird, bevor eine bestimmte Technologie ausgewählt wird.
Was sind KI-Agenten und worin unterscheidet sie sich von einem Chatbot oder RPA (Robotic Process Automation)?
Generative KI entwirft neue Optionen, aus denen eine Person wählen kann. Bei der robotergestützten Prozessautomatisierung werden Bildschirme dagegen nach einem festgelegten Skript durchgeklickt. Agenten-basierte KI unterscheidet sich von beiden Ansätzen. Sie liest Inhalte wie Zeichnungen, Berichte oder Garantieansprüche, wertet sie aus und ergreift auf Grundlage dieser Auswertung autonome, zielorientierte Maßnahmen. Deshalb kann sie Fälle bearbeiten, mit denen ein regelbasiertes Skript oder ein einfacher Chatbot überfordert wären.
Müssen wir unsere Produktionsdaten in die Cloud übertragen, um diese Technologien nutzen zu können?
Nein, DAC.digital passt sich den Anforderungen der jeweiligen Kundenrichtlinien an. Das gilt gleichermaßen für IoT-Daten, Computer-Vision-Modelle und KI-Agenten-Systeme, die auf Microsoft Azure, AWS oder vollständig lokal betriebenen Servern laufen. Sensible Daten wie Zeichnungen, Maschinendaten oder Kundendaten verbleiben in den Kundensystemen und unterliegen dessen Zugriffsregeln.
Wie viel kostet die Implementierung von Computer Vision, IoT oder KI-Agenten in der Fertigung?
Die Kosten hängen vom Umfang ab. Als grobe Orientierung: Ein industrieller-KI-Workshop für Computer Vision kostet etwa 3.000 bis 8.000 Euro netto, eine erste funktionsfähige Version einer Lösung etwa 10.000 bis 50.000 Euro netto und ein vollständig integriertes System mit MLOps und Systemintegrationen ab 50.000 Euro netto. Für IoT-, Embedded- und KI-Agenten-Projekte wird der gleiche stufenweise Ansatz verfolgt: Zunächst findet ein Workshop statt, der den Umfang ausarbeitet, anschließend wird eine mit Kostenangaben versehene Roadmap für den Pilotversuch und die vollständige Umsetzung erstellt.
Wie lange dauert die Implementierung einer Technologie?
Ein KI-Workshop oder eine Scoping-Sitzung dauert zwei bis drei Tage und mündet in einen Kostenplan. Ein Pilotprojekt liefert in der Regel bereits innerhalb weniger Wochen Ergebnisse auf Basis der herstellereigenen Daten, Zeichnungen oder Maschinendaten und nicht erst nach Monaten anhand einer allgemeinen Demo.
Lassen sich diese Technologien in unsere bestehenden MES-, SCADA- oder ERP-Systeme integrieren?
Ja, IoT- und KI-Agenten-Projekte sind so konzipiert, dass sie eine Anbindung an vorhandene Daten in MES-, SCADA-, ERP- und CMMS-Systemen sowie sogar in Excel-Tabellen herstellen, ohne diese Systeme zu ersetzen. Embedded Systems übernehmen die Konnektivitäts- und Integrationsschicht unter Verwendung von Protokollen wie MQTT, HTTP, CoAP und OPC-nahen Standards. Dadurch können neue Geräte und Sensoren Daten an bereits vorhandene Systeme übermitteln.
Sind diese Technologien nur für große Hersteller gedacht, oder können auch kleine und mittelständische Betriebe sie nutzen?
Nein. DAC.digital arbeitet mit Herstellern unterschiedlicher Größe zusammen, von einer einzigen Produktionslinie bis hin zu Werken mit Tausenden von Mitarbeitern. Für einen kleineren Hersteller ist in der Regel ein Pilotprojekt mit begrenztem Umfang der realistischere Ausgangspunkt als eine Einführung im großen Stil.
Beschreiben Sie Ihre Ziele. Wir erarbeiten gemeinsam den richtigen Ansatz und eine passende KI-Lösung für Sie.
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