Ihr bester Ingenieur geht bald in den Ruhestand. Was passiert mit seinem gesamten Wissen?
Wir entwickeln KI-Agenten, die betriebliches Fachwissen erfassen und für jeden Mitarbeiter in jeder Schicht verfügbar machen. Keine generischen Chatbots, sondern maßgeschneiderte Intelligenz, die auf Ihren Maschinen, Ihrer Dokumentation und Ihren Daten basiert – um Ihr Team zu unterstützen, statt es zu ersetzen.
Ihre Datenmenge wächst. Ihre Fähigkeit, sie zu nutzen, nicht.
Drei Ebenen der Problematik, die aufeinander aufbauen: Wissen, das in Köpfen gefangen ist; Daten, die in Systemen feststecken; und die ChatGPT-Enttäuschung. Der Besucher soll sich verstanden fühlen und bereit für eine Alternative sein.
Das Wissensproblem
Ihr Wartungsleiter weiß, dass sich das Vibrationsmuster von Maschine 7 zwei Tage vor einem Lagerschaden verändert. Ihr leitender Qualitätsprüfer erkennt einen Oberflächenfehler allein am Geräusch. Ihr Produktionsplaner weiß, welche Auftragsreihenfolgen die Rüstzeiten minimieren – nicht weil es irgendwo steht, sondern weil er es seit 25 Jahren so macht.
Dieses Fachwissen steckt in keinem System. Es existiert nur in den Köpfen der Menschen. Und wenn diese Mitarbeiter in Rente gehen, krankheitsbedingt ausfallen oder die Stelle wechseln, geht dieses Wissen verloren. Der neue Mitarbeiter hat zwar den Abschluss, aber nicht das Gespür; er kennt den Prozess, aber nicht die Ausnahmen. Und niemand hat es aufgeschrieben, weil niemand die Zeit dazu hatte.
Das Datenproblem
Währenddessen erzeugen Ihre Maschinen Terabytes an Sensordaten. Ihr ERP-System enthält jahrelange Produktionsaufzeichnungen. Ihr Qualitätssystem verfügt über tausende Inspektionsberichte. Ihre Wartungsprotokolle beschreiben jede Reparatur. Doch all dies liegt in isolierten Datenbanken, PDF-Dateien und Ordnern, die niemand öffnet. Sie haben mehr Daten als je zuvor, aber weniger Erkenntnisse, als Sie benötigen.
Die ChatGPT-Enttäuschung
Jemand aus Ihrem Team hat ChatGPT ausprobiert. Es hat eine ordentliche E-Mail geschrieben. Es hat ein Dokument zusammengefasst. Aber als die Frage nach den spezifischen Ausfallmustern Ihrer Maschine kam, halluzinierte es eine Antwort, die plausibel klang, aber völlig falsch war. Denn generische KI kennt Ihre Maschinen nicht. Sie kennt Ihre Wartungshistorie nicht. Sie hat Ihr 400-seitiges Maschinenhandbuch nicht auf Deutsch gelesen und versteht erst recht keine OPC-UA-Telemetrie einer HOMAG CNC-Fräse.
Die häufigsten Symptome, die wir hören:
„Wir verlieren Mitarbeiter schneller, als wir Ersatz ausbilden können.“
Mit jedem Renteneintritt geht wertvolles Erfahrungswissen verloren.
„Wir haben die Daten, aber niemand hat Zeit, sie zu analysieren.“
Erkenntnisse sind in Systemen gefangen, deren Abfrage Spezialwissen erfordert.
„Wir haben KI-Tools ausprobiert, aber sie verstehen unsere Branche nicht.“
Generische LLMs produzieren überzeugend klingenden Unsinn über Ihre spezifischen Anlagen.
„Unsere Berichterstattung dauert Tage, obwohl sie in Sekunden erledigt sein sollte.“
Schichtberichte, Compliance-Dokumentationen und Qualitäts-Dashboards werden manuell erstellt.
„Wir können das Wissen unserer besten Leute nicht skalieren.“
Das Fachwissen eines Experten lässt sich nicht einfach auf drei Schichten und zwei Werke übertragen.
Zuerst finden wir heraus, wo KI wirklich funktioniert
Nicht jeder Prozess profitiert von KI. Manche lassen sich besser durch Integration, Automatisierung oder klassisches Engineering lösen. In der Analysephase ermitteln wir, wo KI-Agenten einen echten ROI liefern und wo nicht. So bewahren wir Sie vor dem teuersten Fehler im Bereich Enterprise-KI: etwas Beeindruckendes zu entwickeln, das niemand nutzt.
Was unsere KI-Spezialisten in der Analysephase leisten:
KI-Chancenbewertung (in der Discovery-Phase)
Wir bewerten jeden Prozess und jede Datenquelle auf ihre KI-Tauglichkeit. Wo werden unstrukturierte Daten zu wenig genutzt? Wo entstehen Engpässe bei Entscheidungen durch menschliche Verfügbarkeit? Wo würde ein Vorhersagemodell das Verhalten verändern? Jede Chance wird nach Auswirkung, Machbarkeit und Datenverfügbarkeit bewertet.
Prototyping / KI-POC (5 Wochen)
Für die am besten bewertete Chance erstellen wir einen funktionsfähigen Prototyp mit Ihren echten Daten. Keine vorgefertigte Demo mit Beispieldaten, sondern ein funktionaler Agent, der anhand Ihrer tatsächlichen Produktionshistorie, Wartungsprotokolle oder Qualitätsaufzeichnungen getestet wurde. Sie sehen, ob es funktioniert, bevor Sie sich für einen vollständigen Build entscheiden.
Das erhalten Sie:
KI-Chancen-Landkarte
Jeder für KI geeignete Prozess wird nach Auswirkung, Machbarkeit und Datenverfügbarkeit bewertet. Klare Identifizierung von Quick Wins gegenüber strategischen Investitionen.
Discovery: 15–25 Tsd. € Prototyping: nach Aufwand
Funktionsfähiger Prototyp
Ein funktionsfähiger KI-Agent oder ein Modell, das mit Ihren Daten getestet wurde. Leistungskennzahlen. Eine Demo-Umgebung, die Ihre Führungsebene aus erster Hand bewerten kann.
Discovery: 4 Wochen Prototyping: 5 Wochen
Business Case für die Produktion
Prognostizierter ROI. Technischer Skalierungsplan. Ressourcenbedarf. Go/No-Go-Empfehlung auf Basis von Fakten, nicht Annahmen.
Wir nutzen Ihre echten Daten, keine Beispieldatensätze. Sie sehen, wie KI an Ihren tatsächlichen Maschinen und Prozessen arbeitet, bevor Sie größere Investitionen tätigen.
Anschließend integrieren wir Intelligenz in Ihre Betriebsabläufe
KI-Agenten sind die wichtigste Disziplin in 10 Build-Services, mehr als in jedem anderen Bereich außer Engineering. Während Engineering die Infrastruktur bereitstellt, liefern KI-Agenten die Intelligenz. Diese beiden Disziplinen arbeiten bei nahezu jedem Cadran-Projekt Hand in Hand.
KI, die mit der Zeit immer intelligenter wird
Ein heute bereitgestelltes KI-Modell baut morgen ab, wenn es nicht aktiv verwaltet wird. Produktionsdaten ändern sich. Maschinenverhalten driftet ab. Neue Produkte werden eingeführt. Vorschriften entwickeln sich weiter. Die Betriebsphase stellt sicher, dass Ihre KI-Agenten leistungsfähig bleiben und sich stetig verbessern.
MLOps & Skalierbarkeit
Kontinuierliches Modell-Monitoring, automatisierte Retraining-Trigger, Performance-Dashboards. Wenn Ihr Modell für vorausschauende Wartung aufgrund eines neuen Maschinentyps an Genauigkeit verliert, erkennen wir dies und trainieren nach, bevor die Performance sinkt. Die Infrastruktur skaliert automatisch mit wachsenden Datenmengen.
KI-Sicherheit & Risikominderung
Einhaltung des EU AI Act für alle eingesetzten Modelle. Data Governance für sensible Produktionsdaten. Tests auf gegnerische Angriffe (Adversarial Robustness). Bias-Monitoring. Dokumentation zur Erklärbarkeit, die sowohl Regulierungsbehörden als auch Ihre Führungsebene überzeugt.
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Kontinuierliche Verbesserung
Vierteljährliche Überprüfung der Agentenleistung anhand von Business-KPIs. Integration neuer Trainingsdaten. Funktionserweiterungen basierend auf Nutzerfeedback. Ihre KI-Agenten stagnieren nicht, sondern steigern ihren Wert kontinuierlich.
Der entscheidende Unterschied: Die meisten KI-Anbieter stellen ein Modell bereit und ziehen weiter. Wir bleiben, denn unsere Vergütung ist an Ihre Ergebnisse gekoppelt. Wenn das Modell nicht mehr liefert, spüren wir das auch.
Der KI-Stack hinter unseren Agenten
Wir sind modell- und plattformunabhängig. Wir wählen für jeden Anwendungsfall das passende Grundlagenmodell, die optimale Vektordatenbank und das ideale Orchestrierungs-Framework aus – und wechseln, sobald eine bessere Lösung verfügbar ist. Was bleibt: unser Engagement für Sicherheit, Erklärbarkeit und Zuverlässigkeit auf Produktionsniveau.
Fallstudien
Strategic Partnership
Seit Mitte 2022 ist Cadran strategischer Technologiepartner der HOMAG Group, des weltweit führenden Anbieters integrierter Lösungen für die holzverarbeitende Produktion. Wir entwickeln und betreuen gemeinsam materialManager und materialManager Advanced – die webbasierten Anwendungen von HOMAG für zentrales Materialdatenmanagement, Bestandsführung und automatisierte Materialzuweisung in der Kantenbearbeitung und Plattenaufteilung.
Was wir gemeinsam entwickelt haben: nahtlosen Datenimport aus Excel, ERP-Systemen und Branchensoftware; Bestandsverfolgung in Echtzeit mit automatisierter Materialzuweisung und -buchung; direkte Integration mit HOMAG-Maschinen und Produktionsplanungssoftware zur Optimierung von Zuschnitt und Nesting; sowie die automatische Anpassung von Sägeparametern auf Basis von Materialien, Werkzeugen und Qualitätsanforderungen. Das Ergebnis: Automatisierte Materialzuweisung und optimierter Zuschnitt reduzierten den Verschnitt um bis zu 15 %, während die Bestandsverfolgung in Echtzeit manuelle Fehler beseitigte und die operative Genauigkeit verbesserte.
Homag
Fallstudie lesen
Ongoing partnership
WEINMANN baut die Maschinen, die Gebäude bauen. Als führender Hersteller von Wand-, Dach- und Deckenfertigungsanlagen für den Holzbau sind die Anlagen des Unternehmens in Zimmereien und Fertighauswerken weltweit im Einsatz. Cadran entwickelt WupWorks, die digitale Produktionsplattform von WEINMANN, gemeinsam mit dem Unternehmen – die Software, die architektonische CAD-Daten in präzise gefertigte Holzbauelemente verwandelt, mit einer Echtzeit-3D-Visualisierung, die Bedienern bei jedem Schritt genau zeigt, was passiert.
Weinmann
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Wer Ihre KI-Agenten baut
AI Solutions Architect
Entwirft die Architektur des KI-Systems. Wählt die passenden Modelle, Frameworks und Bereitstellungsmuster für Ihren Anwendungsfall aus. Leitet die Bewertung der KI-Potenziale in der Discovery-Phase und das technische Design in der Build-Phase.
ML / AI Engineers
Modelle entwickeln, trainieren, feinabstimmen und bereitstellen. Spezialisten für ML in der vorausschauenden Wartung, Computer Vision für die Qualitätsprüfung, NLP für die Dokumentenverarbeitung und die Entwicklung LLM-basierter Agenten. Sicher in PyTorch und der produktiven Bereitstellung.
Prompt Engineers
Konzeption der Konversationsarchitektur, Prompt-Chains und Leitplanken für LLM-basierte Agenten. Sicherstellen, dass Agenten präzise antworten, in ihrem Themenbereich bleiben und souverän mit Ausnahmefällen umgehen. Entscheidend für RAG-Systeme und Wissensdatenbank-Assistenten.
Data Engineers
Daten aufbereiten, bereinigen und in Pipelines für Ihre KI-Agenten einspeisen. Die RAG-Retrieval-Ebene aufbauen. Sicherstellen, dass Daten zuverlässig und skalierbar von Ihren Maschinen und Systemen in die Modelle fließen. (Interdisziplinäre Zusammenarbeit mit dem Engineering-Team.)
MLOps-Engineers
Modelle in die Produktion überführen. Überwachungs- und Retraining-Infrastruktur aufbauen. Sicherstellen, dass Ihre KI-Agenten zum Start funktionieren und sich kontinuierlich verbessern. Wir schließen die Lücke zwischen „funktioniert im Notebook“ und „funktioniert nachts um drei in der dritten Schicht“.
Von Grund auf interdisziplinär.
KI-Agentenprojekte erfordern immer Engineering (für die Infrastruktur) und oft Integration (für die Datenanbindung). Unsere Teamstruktur spiegelt dies wider: Spezialisten arbeiten disziplinübergreifend zusammen, statt in Silos zu agieren.
Häufige Fragen zu KI-Agenten
Eine berechtigte Sorge. Generische LLMs halluzinieren tatsächlich, wenn sie zu Themen befragt werden, auf die sie nicht trainiert wurden. Unser Ansatz wirkt dem auf drei Wegen entgegen: (1) RAG-Architekturen, die jede Antwort auf Ihre tatsächliche Dokumentation und Ihre Daten stützen – der Agent nennt seine Quellen; (2) Guardrails, die verhindern, dass der Agent Fragen außerhalb seiner trainierten Domäne beantwortet – er sagt „Das weiß ich nicht“, statt zu raten; (3) Human-in-the-Loop-Design für kritische Entscheidungen – der Agent empfiehlt, ein Mensch genehmigt. Außerdem setzen wir Anthropic Claude ein, das speziell auf Sicherheit und Genauigkeit im Unternehmenskontext ausgelegt ist.
Ihre Daten bleiben jederzeit unter Ihrer Kontrolle. Wir bieten drei Bereitstellungsmodelle an: (1) Cloud-Hosting in EU-Rechenzentren (Azure Deutschland, Hetzner) für vollständige DSGVO-Konformität; (2) hybride Bereitstellung, bei der sensible OT-Daten on-premise bleiben und nur aggregierte Erkenntnisse in die Cloud übertragen werden; (3) vollständig on-premise für besonders sicherheitssensible Umgebungen. Zusätzlich unterstützen wir Mistral AI als EU-souveräne Modelloption für Kunden, die eine durchgängige europäische Datenhaltung benötigen. Alle Bereitstellungen beinhalten Data-Governance-Frameworks, die an DSGVO, EU AI Act und – sofern zutreffend – NIS2 ausgerichtet sind.
ChatGPT ist ein Allzweck-Assistent. Er ist hervorragend darin, E-Mails zu schreiben und Artikel zusammenzufassen. Bei Fragen zur Wartungshistorie Ihrer konkreten CNC-Maschine versagt er jedoch, denn er hat Ihre Daten nie gesehen. Unsere KI-Agenten sind speziell entwickelt: trainiert auf Ihrer Dokumentation, über RAG mit Ihren Maschinendaten verbunden und auf Ihre Domäne beschränkt. Sie beantworten Fragen wie „Was hat die letzten drei Stillstände an Linie 4 verursacht?“, indem sie Ihre tatsächliche Wartungsdatenbank abfragen – nicht, indem sie eine plausible Vermutung generieren.
Genau dafür gibt es uns. Unser KI-Team übernimmt die Entwicklung, und unsere Betriebsphase (MLOps) kümmert sich um das laufende Management. Ihr Team muss weder Modelle trainieren noch Hyperparameter optimieren oder Drift überwachen. Es interagiert über eine natürliche Schnittstelle mit dem KI-Agenten – stellt Fragen, prüft Empfehlungen und gibt Maßnahmen frei. Die Komplexität bleibt hinter einer einfachen Bedienung verborgen.
Nur, wenn wir es richtig konzipieren. Wir integrieren KI-Agenten in die Tools, die Ihre Bediener bereits nutzen – nicht als separate App, die niemand öffnet. Ein Wartungs-Copilot erscheint direkt in Ihrem CMMS. Ein Qualitätsagent zeigt Warnungen in dem Dashboard an, das Ihr QS-Team ohnehin im Blick hat. Die Benutzeroberfläche ist auf Deutsch. Die Schulung erfolgt praxisnah. Und unsere Betriebsphase umfasst gezieltes Change-Management, um die Akzeptanz sicherzustellen. Wenn die Bediener es nicht nutzen, ist das Projekt gescheitert – und da unsere Vergütung an Ergebnisse gekoppelt ist, spüren wir dieses Scheitern ebenfalls.
KI-Systeme, die in der industriellen Sicherheit und in kritischen Infrastrukturen eingesetzt werden, unterliegen spezifischen Anforderungen des EU AI Act. Unser Service „AI Security & Risk Mitigation“ in der Betriebsphase umfasst: Risikoklassifizierung Ihrer eingesetzten KI-Systeme, Dokumentations- und Transparenzanforderungen, Mechanismen zur menschlichen Aufsicht sowie kontinuierliches Monitoring auf Bias und Drift. Wir integrieren die Konformität mit dem EU AI Act vom ersten Tag an in jeden Agenten – statt sie später nachzurüsten.
Bereit zu sehen, was in Ihren Daten steckt?
Beginnen wir mit einem Gespräch. Ohne Pitch-Deck. Ohne Verpflichtung. Einfach ein fokussierter Austausch über Ihre Betriebsabläufe und darüber, wo KI den größten Unterschied machen kann.