Die Plattform hinter data factory: vier Agenten, ein Ergebnis.
Spezialisierte KI-Agenten verbinden Ihre Datensilos — ERP, MES, SCADA, EMS, TMS — in Ihrem Data Warehouse, quantifizieren Optimierungspotenziale in Euro und halten sie im Dauerbetrieb. In Ihrer Cloud, ohne CapEx.
Von Ihren Quellsystemen zu messbaren Ergebnissen — auf einen Blick.
Links Ihre Systeme, in der Mitte die vier Agenten in Ihrem Data Warehouse, rechts die Ergebnisse. Der Dauerbetrieb läuft im Hintergrund mit — die sechs Punkte erklären, worauf es ankommt.
1Ihre Systeme bleiben führend
Wir binden ERP, MES & Co. lesend an — jede Quelle ist in wenigen Tagen einsatzbereit.
2Alles in Ihrer Cloud
Azure, AWS oder Google; Snowflake, Databricks oder BigQuery. Ihr Berechtigungsmodell, DSGVO-konform — jederzeit von Ihrem Team übernehmbar.
3Mensch entscheidet
Kritische Änderungen und Automationen durchlaufen Ihre Freigaben. Jede Empfehlung ist nachvollziehbar begründet.
Die Architektur auf einen Blickvereinfacht · alle Komponenten in Ihrer Umgebung
4Ergebnisse im Betrieb
Gemessen wird am KPI: Peak-Shaving, OEE, Uptime, Auslastung — sichtbar ab den ersten Wochen.
5Wirkung nachweisen
Jede Maßnahme bekommt eine Vorher-Nachher-Messung. Ihr Controlling kann jede Zahl nachrechnen.
6Betrieb inklusive
Monitoring, Retraining und Freigaben laufen im Hintergrund mit — die Ergebnisse bleiben, auch nach dem Go-Live.
Die vier Agenten
Ein Data-Team, das in Wochen liefert — nicht in Jahren.
Keine generische KI: Jeder Agent bringt dedizierte Skills, Tools, Datenintegrationen, Context- und Workflow-Management, Qualitätssicherung und Infrastruktur mit. Die vier arbeiten sich gegenseitig zu — und prüfen einander.
DE
Data Engineer — eine verlässliche Datenbasis, in Tagen.
Integration & Pipelines
im Team mit
DEDQDSDA
Vom Quellsystem zum nutzbaren Datenmodell
Der Wert für Sie
Tage
je Quelle bis zur nutzbaren Anbindung — inklusive Historie und Doku
1 Ort
alle Betriebsdaten zusammengeführt in Ihrem Data Warehouse
100 %
dokumentierte Datenmodelle — Ihr Team kann jederzeit übernehmen
So entsteht er
1AnbindenAPI, Datenbank, Dateien oder Streams — lesend, Ihre Systeme bleiben führend.
2ModellierenRohdaten werden harmonisiert und zu Fachmodellen je Use Case geschichtet.
3BetreibenPipelines laufen inkrementell mit Monitoring — Änderungen an Quellen werden abgefangen.
„Die Datenbasis, über die alle reden — hier steht sie nach Tagen, nicht auf der Roadmap."Übergibt an: Data Quality (Prüfung) · Data Scientist (Modelle) · Data Analyst (KPIs)
DQ
Data Quality — Entscheidungen auf geprüften Daten.
Validierung & Monitoring
im Team mit
DEDQDSDA
Drift erkannt, bevor er Geld kostet — Sensor TIC-204, letzte 14 Tage
Der Wert für Sie
24/7
jede Pipeline, jeder Sensorwert laufend geprüft — auch nachts und am Wochenende
Stunden
von der Auffälligkeit zum Ticket — Fehler werden behoben, bevor Berichte und Modelle sie übernehmen
Vertrauen
Schicht, Controlling und Vorstand rechnen mit denselben, geprüften Zahlen
So entsteht er
1LernenErwartete Wertebereiche werden aus Historie und Saison je Signal gelernt.
2WachenVollständigkeit, Frische, Plausibilität und Drift werden kontinuierlich geprüft.
3ReagierenBefund mit Kontext als Ticket an die richtige Stelle; das Regelwerk wächst mit jedem Fall.
„Ein driftender Sensor fällt hier morgens um 04:12 auf — und im Quartalsbericht gar nicht mehr."Arbeitet zu für: Data Scientist (saubere Trainingsdaten) · Data Analyst (belastbare KPIs)
DS
Data Scientist — Prognosen, die im Betrieb bestehen.
Modelle & Optimierung
im Team mit
DEDQDSDA
Lastprognose je Viertelstunde — und was der Betrieb daraus macht
Der Wert für Sie
3,1 %
Prognosefehler (MAPE) auf Viertelstundenbasis — die Grundlage für Peak-Shaving & Einkauf
−18 %
Lastspitzen als direktes Ergebnis: Das Modell steuert reale Anlagen, jeden Tag
täglich
retrainiert und validiert — die Genauigkeit von Tag 1 bleibt erhalten
So entsteht er
1ModellierenPrognose-, Optimierungs- und Anomaliemodelle je Use Case — auf Ihren geprüften Daten.
2AnwendenAus Vorhersagen werden konkrete Fahrpläne und Empfehlungen für den Betrieb.
3Frisch haltenTägliches Retraining mit Validierung — jede Modellversion nachvollziehbar.
„Ein Modell zählt hier erst, wenn es eine Anlage steuert und ein KPI sich bewegt."Baut auf: Data Engineer (Datenbasis) · Data Quality (geprüfte Signale) — liefert an: Decision Ops
DA
Data Analyst — eine Zahlenbasis, die jede Ebene versteht.
KPIs & Kommunikation
im Team mit
DEDQDSDA
Ein Zahlenstand — drei Empfänger, drei Flughöhen
Der Wert für Sie
1 Basis
Schicht, Werksleitung und Geschäftsführung diskutieren dieselben Zahlen — Meetings drehen sich um Maßnahmen
06:00
Reports liegen automatisch vor Schichtbeginn vor — mit Klartext zu Treibern und To-dos
je €
jede Maßnahme wird bis zur Ergebniswirkung verfolgt — sichtbar für die Führung
So entsteht er
1DefinierenKPIs werden gemeinsam festgelegt und aus den Fachmodellen berechnet — eine Definition für alle.
3VerfolgenMaßnahmen bekommen Vorher-Nachher-Messungen bis zur Euro-Wirkung.
„Der Streit über die richtige Zahl entfällt — es bleibt das Gespräch über die richtige Maßnahme."Baut auf allen drei Agenten auf · liefert an: Schicht, Werksleitung, Geschäftsführung
Data, ML & Decision Operations — damit die Ergebnisse bleiben.
Die Ergebnisse sind das Produkt — die Operations sind der Grund, warum sie bleiben. Auch zwölf Monate nach Go-Live: Der KPI hält, weil im Hintergrund reagiert wird.
Data OpsMonitoring, SLAs & Alarmierung für jede Pipeline. ERP-Update, neue Schnittstelle? In Stunden angepasst — Reports laufen weiter.
ML OpsRetraining, Drift-Erkennung & Versionierung für jedes Modell. Neue Muster werden erkannt — die Prognosegüte bleibt wie am ersten Tag.
Decision OpsFreigaben, Umsetzung & Erfolgsmessung je Empfehlung. Jede gemessene Wirkung fließt zurück in neue Empfehlungen.
Lineage & Transparenz
Keine Blackbox: Jede Zahl hat einen Weg — und Sie sehen ihn.
Der Lineage-Explorer zeigt für jeden KPI den vollständigen Datenfluss: von der Quelle über jede Transformation bis zum Report. Für Fachbereich, Data-Team und Audit gleichermaßen.
→
Data-Flow-Transparenz
Jede Kennzahl lässt sich per Klick bis in die Quellsysteme zurückverfolgen — welche Tabellen, welche Pipelines, welche Modelle beteiligt sind. Fragen wie „Woher kommt diese Zahl?“ beantworten sich selbst.
SQL
SQL-Einsicht
Jede Transformation liegt als lesbares, versioniertes SQL in Ihrem Data Warehouse — mit Doku, direkt einsehbar. Ihr Team kann jeden Schritt prüfen, anpassen und jederzeit übernehmen.
✓
Quality-Scores je Knoten
Vollständigkeit, Frische, Plausibilität und Drift werden je Datenknoten bewertet und angezeigt. Man sieht auf einen Blick, wie belastbar eine Zahl ist — bevor man mit ihr entscheidet.
Integrationen & Souveränität
Läuft in Ihrem Stack. Ihre Daten bleiben Ihre.
Kein Plattform-Umzug, kein Lock-in: Alles entsteht in Ihrer Cloud und Ihrem Data Warehouse — mit Standard-Tooling, das Ihr Team versteht und übernehmen kann.
Clouds
Microsoft AzureAWSGoogle CloudWeitere / On-Prem
Data Warehouses
SnowflakeDatabricksBigQueryWeitere
LLMs — frei wählbar
OpenAIAnthropicMistralOpen Source
Operative Systeme
ERPMESSCADAEMSTMSHistorians / IoT
Deployment bei IhnenBetrieb in Ihrer Cloud-Umgebung, innerhalb Ihres Berechtigungs- und Netzwerkmodells.
DSGVO-konformEU-Hosting-Optionen, Auftragsverarbeitung, klare Datenflüsse und Löschkonzepte.
Kein Lock-inErgebnisse in Ihrem DWH mit Standard-Tooling — jederzeit von Ihrem Team übernehmbar.
LLM-SouveränitätModellwahl pro Kunde: kommerziell, europäisch oder Open Source, auch on-prem.
Zusammenarbeit
Zwei Wege zum Ziel — mit Ihrem Team oder mit unserem.
Pfad A · Sie haben ein Data-Team
Plattform als Multiplikator
Ihr Team behält Kontrolle und Ownership. Die Agenten übernehmen die zeitfressende Arbeit — Anbindungen, Pipelines, QA, Standard-Analysen — und Ihr Team konzentriert sich auf Fachlichkeit und Entscheidungen.
Volle Transparenz: Code, Modelle & Doku in Ihrem Stack
Review- & Freigabeprozesse nach Ihren Regeln
Enablement statt Abhängigkeit
Pfad B · Sie haben kein Data-Team
Forward Deployed Engineering
Unsere Engineers implementieren und betreiben die Lösung mit Ihnen — vom Assessment über die Umsetzung bis zum Dauerbetrieb. Ergebnisverantwortung statt Beratungsfolien.
Ein Ansprechpartner von Anbindung bis Betrieb
KPIs als gemeinsame Erfolgsmessung
Kein Aufbau eigener Data-Organisation nötig
Der risikoarme Einstieg
Potenzial-Assessment in 2 Wochen
Wir binden Ihre wichtigsten Datenquellen an, prüfen die Datenqualität und liefern eine quantifizierte, priorisierte Potenzialliste — als Entscheidungsgrundlage, ohne Plattform-Commitment.