Prozessautomatisierung & Machine Learning - On-Premise

Prozessautomatisierung & Machine Learning - On-Premise

Machine Learning & Automatisierung

Intelligente Automatisierung, die in Ihrem Unternehmen bleibt

Automatisieren Sie Geschäftsprozesse mit Machine Learning und KI - vollständig on-premise, ohne Cloud. Ideal für deutsche Unternehmen mit hohen Datenschutzanforderungen.

Was wir automatisieren

1. Dokumentenverarbeitung (IDP)

Verarbeiten Sie Rechnungen, Lieferscheine, Verträge automatisch - ohne dass Finanzdaten Ihr Unternehmen verlassen:

Funktionen:

  • OCR & Text-Extraktion (auch handgeschrieben)
  • Automatische Klassifizierung
  • Strukturierte Datenextraktion (Beträge, Daten, IBANs)
  • Validierung & Duplikatserkennung
  • ERP-Integration (SAP, Dynamics, proAlpha)

Anwendungen:

  • Kreditorenbuchhaltung (500+ Rechnungen/Tag)
  • Vertragsverwaltung
  • Personalwesen (Bewerbungen)
  • Logistik (Lieferscheine)

ROI-Beispiel: 2.000 Rechnungen/Monat → 500h Zeitersparnis → 25.000€/Monat → Amortisation in 6-8 Monaten

2. Predictive Maintenance

Analysieren Sie Maschinendaten direkt in Ihrer Produktion, ohne sensible Infos in die Cloud zu senden:

ML-Modelle:

  • Anomalie-Erkennung
  • Failure Prediction (2-4 Wochen im Voraus)
  • RUL (Remaining Useful Life)
  • Root Cause Analysis

Datenquellen:

  • Sensordaten (Vibration, Temperatur, Druck)
  • Maschinenlogs (Siemens S7, Beckhoff)
  • SCADA, MES-Systeme
  • Wartungshistorie

Vorteil: Produktionsdaten bleiben im Werk, keine Internet-Abhängigkeit, niedrige Latenz

ROI-Beispiel: 50 kritische Maschinen → -60% ungeplante Ausfälle → 500.000€/Jahr Ersparnis

3. Qualitätssicherung & Computer Vision

Erkennen Sie Defekte automatisch - ohne Bilder in die Cloud zu senden:

Anwendungen:

  • Surface Inspection (Kratzer, Dellen)
  • Maßhaltigkeitsprüfung
  • Vollständigkeitsprüfung
  • OCR/Barcode-Erkennung
  • Anomalie-Erkennung

Hardware: Industriekameras, NVIDIA Jetson (Edge AI), LED-Beleuchtung, Roboter-Integration

Vorteil: Echtzeit-Verarbeitung, keine Latenz, Produktbilder bleiben intern

4. Process Mining & Optimierung

Analysieren Sie Geschäftsprozesse datenbasiert - on-premise und DSGVO-konform:

  • Process Discovery aus Logs
  • Bottleneck Analysis
  • Durchlaufzeiten vorhersagen
  • Prozessvarianten vergleichen

Use Cases: Order-to-Cash, Procure-to-Pay, Incident Management, Production Planning

5. Natural Language Processing (NLP)

Verarbeiten Sie deutschsprachige Texte intelligent - lokal und DSGVO-konform:

  • Text Classification (E-Mails, Tickets)
  • Named Entity Recognition
  • Sentiment Analysis
  • Automatische Zusammenfassungen
  • Question Answering

Deutsche Modelle: GermanBERT, GELECTRA, Custom Fine-tuned Models

Anwendungen: Kundenservice (Ticket-Routing), HR (Bewerbungs-Screening), Legal (Vertragsprüfung)

Tech-Stack

Machine Learning: scikit-learn, XGBoost, PyTorch, TensorFlow
Computer Vision: OpenCV, YOLO, Detectron2
NLP: HuggingFace Transformers, spaCy (Deutsch), Flair
Databases: PostgreSQL, InfluxDB (Time-Series), MongoDB, Redis
Deployment: Docker, Kubernetes, Prometheus, Grafana

Entwicklungsprozess

Phase 1: Analyse (2-4 Wochen)
Prozesse dokumentieren, Daten prüfen, ROI kalkulieren

Phase 2: Proof of Concept (4-8 Wochen)
Daten vorbereiten, erste Modelle trainieren, Prototyp mit echten Daten

Phase 3: Production (12-20 Wochen)
Optimierung, Integration, Testing, UI entwickeln

Phase 4: Deployment (4-6 Wochen)
Rollout, Schulung, 4 Wochen Hypercare

Phase 5: Wartung
Monitoring, Retraining, neue Features

Hardware-Anforderungen

Dokumentenverarbeitung: 16+ Cores, 64GB RAM, optional GPU (NVIDIA T4)
Predictive Maintenance: Edge-PCs (Industrial, Fanless) + Central Server (16+ Cores, 128GB RAM)
Computer Vision: GPU erforderlich (NVIDIA RTX 4000 oder A40)

Preise & ROI

Small (Dokumentenverarbeitung): 60k-100k€, 3-4 Monate, ROI 6-12 Monate
Medium (Predictive Maintenance): 150k-250k€, 6-9 Monate, ROI 8-18 Monate
Large (Computer Vision Multi-Station): 300k-500k€, 9-12 Monate, ROI 12-24 Monate

Laufende Kosten: 15-20% Wartung/Jahr, Hardware-Strom 3k-8k€/Jahr, Model Retraining 2-4x/Jahr

Warum On-Premise?

  • DSGVO-konform: Daten bleiben im Unternehmen
  • Kosteneffizienz: Einmalige Investition statt Cloud-Abo
  • Performance: Niedrige Latenz, offline-fähig
  • Kontrolle: Über Daten, Modelle, Prozesse
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