TURNKEY DEPLOYMENT

End-to-End AI Implementation for Energy Systems

Von Proof-of-Concept bis zur Produktiv-Einführung mit vollständigem Training, Support und Wissenstransfer – wir liefern funktionierende KI-Lösungen.

Was macht unsere KI-Implementierung einzigartig:

  • Produktionsreifer Code: Enterprise-grade KI/ML-Code mit Tests, Monitoring, CI/CD und Dokumentation
  • Agile Methodologie: Iterative Entwicklung mit 2-Wochen-Sprints und kontinuierlichem Feedback
  • Wissenstransfer: Hands-on-Training Ihrer Teams für langfristige Autonomie und Wartung
  • MLOps Best Practices: Versionierung, Model Registry, Monitoring, automatisiertes Nachtraining
  • Post-Launch-Support: 3-6 Monate Hypercare-Phase mit Performance-Tuning und Bug-Fixes
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IMPLEMENTATION PHASES

Structured AI Deployment Process

Proven methodology that takes AI projects from concept to production with minimal risk and maximum impact.

🔬

Proof of Concept (POC)

4-6 week sprint to validate technical feasibility and business value. Build prototype with subset of data, demonstrate core capabilities, and quantify expected ROI. Go/No-Go decision point before full investment.

Start POC →
🚀

Pilot Deployment

2-3 month implementation at limited scale (single site, department, or asset). Production-grade architecture with monitoring and security. Gather user feedback, measure KPIs, and refine before scaling.

Launch Pilot →
🏭

Production Rollout

Full-scale deployment across all sites/assets with CI/CD pipelines, automated testing, and blue-green deployments. Includes load testing, disaster recovery, and compliance validation (ISO 27001, GDPR, etc.).

Scale to Production →
🤝

Team Training & Handover

Comprehensive training programs for data scientists, ML engineers, and operations teams. Hands-on workshops, documentation, runbooks, and code walkthroughs. Ensure your team can maintain and extend the AI system.

Train Your Team →
📈

MLOps & Monitoring

Set up model versioning (MLflow/DVC), experiment tracking, feature stores, and automated retraining pipelines. Real-time monitoring of model performance, data drift, and concept drift with alerting.

Setup MLOps →
🔧

Post-Launch Support

3-6 month hypercare period with dedicated support team. Performance tuning, bug fixes, user training, and continuous optimization. SLA-backed response times and escalation procedures.

Get Support →
ERFOLGSGESCHICHTEN

Praxisnahe KI-Implementierungs-Auswirkungen

Industriehersteller 6 Monate Einführung

End-to-End KI-Plattform in 6 Monaten eingeführt

Ein Stahlproduzent wollte zentrale KI für Qualitätskontrolle, vorausschauende Wartung und Energieoptimierung über 3 Werke. Wir lieferten: ClickHouse-Dateninfrastruktur, MQTT-Sensor-Integration, maßgeschneiderte ML-Modelle, Grafana-Dashboards und Operator-Schulung. Plattform verarbeitet jetzt 500k Sensor-Messwerte/Sek., betreibt 8 KI-Anwendungen. Einführung: 6 Monate (vs. 18-Monate Anbieter-Schätzung).

6 mo
Einführungszeit
500k/s
Sensor-Messwerte
8
KI-Anwendungen
Stadtwerke Cloud-zu-Edge-Migration

On-Premise KI sichert Datenhoheit

Stadtwerke benötigten KI-Analysen, konnten aber Cloud wegen DSGVO und Kritische-Infrastruktur-Vorschriften nicht nutzen. Wir implementierten kompletten Stack on-premise: Node-RED für Workflows, ChromaDB für Vektorsuche, lokale LLM-Inferenz. Lösung verarbeitet 200k Smart Meter, volle Datenhoheit, null Cloud-Abhängigkeit. Compliance-Audit: 100% bestanden.

200k
Smart Meter
100%
DSGVO-konform
0
Cloud-Abhängigkeit
Krankenhauskomplex 99,97% Verfügbarkeit

Geschäftskritische KI mit Failover-Architektur

Ein Krankenhaus-Netzwerk benötigte 24/7 KI-gestützte Gebäudeautomation (HVAC, Beleuchtung, Notstrom). Wir entwickelten redundante Architektur: Primär-/Backup-ClickHouse-Cluster, automatisches Failover, Edge-Processing für kritische Funktionen. 2-Jahres-Verfügbarkeit: 99,97% (26 Minuten Ausfallzeit gesamt). Energieeinsparungen: €420k jährlich bei Gewährleistung der Patientensicherheit.

99.97%
Verfügbarkeit
€420k
Jährliche Einsparungen
24/7
Betrieb

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