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Bewährte Techniken
MVP-Ansatz (Minimum Viable Product): Bei der Einführung neuer Software empfiehlt sich der Start mit einem kleinen, funktionsfähigen Prototypen. Das reduziert Risiken und erlaubt iterative Anpassungen.
Flexible Routine
Agile Projektmethoden: Scrum und Kanban ermöglichen es, den Fokus auf die Prioritäten der Stakeholder zu legen und flexibel auf Veränderungen zu reagieren.
Ganzheitlicher Ansatz
Prozessoptimierung: KI-gestützte Software sollte nicht nur bestehende Prozesse digitalisieren, sondern auch optimieren, z. B. durch vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) oder intelligente Logistikplanung.
Dein eigenes Tempo
Schrittweise Implementierung: Unternehmen sollten ihre digitale Transformation in Etappen planen, basierend auf den wichtigsten Anwendungsfällen und der Unternehmensstrategie.
Software-Integration von und zu SAP‒Systemen: Die 5 größten Herausforderungen
SAP-Systeme sind komplexe, leistungsstarke ERP-Lösungen, aber die Integration mit externen Softwarelösungen kann aufwendig sein. Hier sind die fünf größten Herausforderungen. In unserem Gratis Workshop analysieren wir wie wir diese in Ihrem individuellen Fall bewältigt!
KI-gestützte Modernisierung und Optimierung von Industrieunternehmen
Die Software-Integration in der KI-gestützten Modernisierung und Optimierung von Industrieunternehmen im DACH-Raum ist ein zentraler Baustein für die digitale Transformation. Industrieunternehmen sehen sich mit der Herausforderung konfrontiert, komplexe, oft ältere IT-Systeme (Legacy-Systeme) mit innovativen Technologien wie Künstlicher Intelligenz (KI), Automatisierung und IoT zu verbinden. Hier sind die wesentlichen Aspekte, die in diesem Kontext wichtig sind:
Modularität und Interoperabilität:
Eine moderne Software-Integration basiert auf modularen Architekturen, die Flexibilität bieten. APIs, Microservices und Middleware ermöglichen eine reibungslose Kommunikation zwischen alten und neuen Systemen.
Edge- und Cloud-Computing:
KI-basierte Anwendungen profitieren von der Skalierbarkeit der Cloud und der Echtzeit-Verarbeitung durch Edge-Computing, z. B. in der Fertigung oder Logistik.
Datengovernance:
Die Konsolidierung und Normalisierung von Daten aus verschiedenen Quellen sind essenziell, um KI-Modelle effektiv zu trainieren und Datenanalysen zu ermöglichen.
KI-Predictive Maintenance (Vorausschauende Wartung):
Durch den Einsatz von KI können Maschinenfehler frühzeitig erkannt und präventive Maßnahmen ergriffen werden, was Stillstandzeiten und Kosten reduziert.
Prozessautomatisierung:
KI optimiert Produktionsprozesse, indem sie Muster in Echtzeit erkennt und Handlungsempfehlungen gibt (z. B. zur Energieeinsparung oder Produktionsanpassung).
Qualitätssicherung:
Computer Vision und Machine Learning ermöglichen eine automatisierte Qualitätskontrolle in der Fertigung.
Fallstudie 1
Wind-Energie-Überwachungsplattform für effizientes GreenTech-Management
Technologien:
React.js, Node.js, Python, AWS, Elasticsearch, Kib
Dauer:
8 Monate
TEAM SIZE
6 Mitglieder (2 Frontendentwickler, 2 Backendentwickler, 1 Datenanalyst, 1 Projektleiter)
Der Kunde, ein Unternehmen für erneuerbare Energien, bat um eine umfassende Plattform, um die Leistung seiner Windenergieaktivitäten zu überwachen und zu optimieren
Fallstudie 2
KI-gestütztes Tool zur Extraktion von Rekrutierungsdaten
Technologien:
Python, NLP-Bibliotheken, Machine-Learning-Frameworks (TensorFlow, Scikit-learn), Integration mit ATS über REST-API.
Dauer:
6 Monate
TEAM SIZE
5 Mitglieder (2 KI/ML-Ingenieure, 1 Softwareentwickler, 1 QA-Ingenieur, 1 Projektmanager)
Ein Personalvermittlungsunternehmen, das eine große Menge an Bewerbungen aus unterschiedlichsten Branchen bearbeitet
Fallstudie 3
KI-gestütztes Empfehlungs-Widget für Shopify
Technologien:
Shopify, React, Redux, Next.js, React-Router, Node.js, Koa, Serverlos, AWS Lambda, DynamoDB.
Dauer:
12 Monate
TEAM SIZE
2 Full-Stack-Ingenieure
In der heutigen hektischen E-Commerce-Welt ist es entscheidend, sich von der Masse abzuheben.
Unsere Mission war es, Shopify-Verkäufern ein einfaches Tool zur Verfügung zu stellen, mit dem sie personalisierte Empfehlungs-Widgets für ihre Websites erstellen können.
Unser Ziel war es, das Einkaufserlebnis zu verbessern, es ansprechender zu gestalten und auf jeden Kunden zuzuschneiden.
Fallstudie 4
IoT-Framework mit Cloud-agnostischer Plattform
Technologien:
Golang, C++, gRPC, GraphQL, RabbitMQ, PostgreSQL, InfluxDB, Docker, Kubernetes.
Dauer:
11 Monate
TEAM SIZE
2 Full-Stack-Ingenieure
Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit unserer Cloud-agnostischen IoT-Plattform, um das volle Potenzial Ihrer IoT-Geräte auszuschöpfen.
Mit nahtloser Datenerfassung, Analysefunktionen und sicherer Kommunikation ermöglicht Ihnen unser Framework, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und operative Exzellenz zu erreichen.
Das erste Unternehmen, das ein entscheidendes Problem löst.. wird der neue gewinner sein!
Web- und mobile Apps zum Sprachenlernen mit NLP und ML
Bildung sollte keine Grenzen kennen. Aus diesem Grund haben wir an der Migration einer Desktop-Anwendung in eine Webplattform gearbeitet, damit die Benutzer auf den Dienst zugreifen können, ohne die App herunterladen zu müssen. Sie müssen sich keine Gedanken mehr über Kompatibilität oder Systemanforderungen machen!
Innovative Softwarelösungen für unterschiedliche Branchen
Bolt ist eine All-in-One-Mobilitäts-App, die verschiedene Transportdienstleistungen in einer Plattform bündelt. Ursprünglich als Ride-Hailing-Dienst gestartet, hat sich Bolt zu einer vielseitigen Mobilitätslösung entwickelt, die in zahlreichen Städten weltweit verfügbar ist.
Was bietet Bolt?
🔹 Ride-Hailing – Ähnlich wie Uber: Nutzer können per App eine Fahrt buchen und sich von Fahrern zu ihrem Ziel bringen lassen.