Entdecken Sie KI-Agenten für die Maschinen- und Prozesssteuerung
Autonome Intelligenz für Ihr Unternehmen
Autonome KI-Agenten revolutionieren die Art und Weise, wie Unternehmen Prozesse steuern, Entscheidungen treffen und Maschinen optimieren. Diese selbstlernenden Systeme optimieren die Lösung komplexer Probleme und Aufgaben, welche bisher von der Intuition langjähriger Mitarbeiter abhingen oder von einfachen Systemen bearbeitet wurden. Die Leistung von KI-Agenten stellt bisherige Lösungen in den Schatten und steigert die Produktivität Ihrer Maschinen und Prozesse. Senken Sie Kosten und sichern Sie sich jetzt Ihren Wettbewerbsvorteil.
Unsere KI-Agenten nutzen das Wissen Ihrer Mitarbeitenden und vereinen sämtliche Technologien zur Problemlösung
KI-Agenten sind so konzipiert, dass sie selbstständig arbeiten und fundierte Entscheidungen treffen. Sie verknüpfen sämtliche Technologien zur Entscheidungsfindung und entscheiden selbst welche Sie situationsbezogen nutzen, um maximale Ergebnisse zu erzeugen. Mithilfe unserer Methodik entwickelte KI-Agenten nutzen und speichern das Wissen Ihrer Mitarbeitenden, um verschiedene Strategien und Entscheidungswege zu erlernen, bevor diese das Unternehmen verlassen. Sie übertreffen den Status Quo in der Steuerung von Maschinen und Prozessen in Sachen Effizienz und Output. Machen Sie sich die Zukunft der Automatisierung zu eigen.
Unsere KI-Agenten nutzen das Wissen Ihrer Mitarbeitenden und vereinen sämtliche Technologien zur Problemlösung
KI-Agenten sind so konzipiert, dass sie selbstständig arbeiten und fundierte Entscheidungen treffen. Sie verknüpfen sämtliche Technologien zur Entscheidungsfindung und entscheiden selbst welche Sie situationsbezogen nutzen, um maximale Ergebnisse zu erzeugen. Mithilfe unserer Methodik entwickelte KI-Agenten nutzen und speichern das Wissen Ihrer Mitarbeitenden, um verschiedene Strategien und Entscheidungswege zu erlernen, bevor diese das Unternehmen verlassen. Sie übertreffen den Status Quo in der Steuerung von Maschinen und Prozessen in Sachen Effizienz und Output. Machen Sie sich die Zukunft der Automatisierung zu eigen.
Was macht unsere KI-Agenten so wertvoll?
Technologieoffenheit und Anpassungsfähigkeit
Technologie-offenheit und Anpassungs-fähigkeit
Autonome KI-Agenten können auf sämtliche, modernste Technologien zurückgreifen, bieten eine beispiellose Anpassungsfähigkeit und lernen aus Interaktionen, um ihre Effizienz zu steigern.
Speicherung von Wissen und Nutzung von Strategien
Wir sorgen dafür, dass KI-Agenten das hart erkämpfte Wissen über Ihre Maschinen und Prozesse sowie deren Steuerung aufnehmen und in der Anwendung konkreter Handlungsstrategien nutzen.
Optimierung am Kern Ihrer Wertschöpfung
Um Ihre Rendite zu maximieren, entwickeln wir KI-Agenten, die ihre Fähigkeiten mit größtmöglichem Hebel nutzen und die Wertschöpfung Ihres Unternehmens maximal steigern können.
„Der Einsatz von KI-Agenten innerhalb unserer Fertigungsprozesse hat es uns ermöglicht, Maschinen und Produktionsabläufe autonom zu optimieren, was zu erheblichen Einsparungen und einer besseren Qualität geführt hat.“
Alexandra Hager
Chief Technology Officer, Siemens
Transformieren Sie Ihr Unternehmen mit autonomen KI-Agenten
Die Implementierung von autonomen KI-Agenten kann die operativen Abläufe in mittelständischen Unternehmen revolutionieren. Profitieren Sie von höherer Effizienz, geringeren Kosten und verbesserten Entscheidungsfähigkeiten.
Bessere Ergebnisse als der Status Quo
KI-Agenten outperformen die Leistung herkömmlicher Automatisierungs- und Steuerungslösungen und lernen kontinuierlich weiter
Lokale, skalierbare Problemlösung
Unsere KI-Agenten liefern skalierbaren, messbaren Mehrwert, ohne die Implementierung umfangreicher, teuer IT-Systeme
Sichert das Know-How Ihres Unternehmens
Speichern Sie das wertvollste Gut Ihres Unternehmens in einem KI-Agenten, bevor dieses Ihr Unternehmen verlässt
KI-Agenten liefern erfolgreich Mehrwerte für viele Branchen und Steuerungsaufgaben
Lassen Sie uns gemeinsam entdecken wo die größten Potenziale in Ihrem Unternehmen liegen.
Nachricht abschicken
Chemieindustrie
Erhöhung des Anlagenoutputs unter Einhaltung von Sicherheits- und Qualitätsstandards durch intuitive Anlagensteuerung durch KI-Agenten.
Stückguthersteller
Steigerung der operativen Marge durch die intelligente, echtzeitfähige Produktionsplanung und -steuerung durch KI-Agenten.
Energiesektor
Vorausschauende und mit dem Strommarkt und den zu beliefernden Verbrauchern vernetzte Steuerung von Kleinkraftwerken und Stromspeichern
Gebäudemanagement
Senkung des Energieverbauchs durch strategische Steuerung der Gebäudetechnik auf Basis von Nutzungsszenarien durch KI-Agenten.
Chemieindustrie
Erhöhung des Anlagenoutputs unter Einhaltung von Sicherheits- und Qualitätsstandards durch intuitive Anlagensteuerung durch KI-Agenten.
Stückguthersteller
Steigerung der operativen Marge durch die intelligente, echtzeitfähige Produktionsplanung und -steuerung durch KI-Agenten.
Energiesektor
Vorausschauende und mit dem Strommarkt und den zu beliefernden Verbrauchern vernetzte Steuerung von Kleinkraftwerken und Stromspeichern
Gebäudemanagement
Senkung des Energieverbauchs durch strategische Steuerung der Gebäudetechnik auf Basis von Nutzungsszenarien durch KI-Agenten.
Chemieindustrie
Erhöhung des Anlagenoutputs unter Einhaltung von Sicherheits- und Qualitätsstandards durch intuitive Anlagensteuerung durch KI-Agenten.
Stückguthersteller
Steigerung der operativen Marge durch die intelligente, echtzeitfähige Produktionsplanung und -steuerung durch KI-Agenten.
Energiesektor
Vorausschauende und mit dem Strommarkt und den zu beliefernden Verbrauchern vernetzte Steuerung von Kleinkraftwerken und Stromspeichern
Gebäudemanagement
Senkung des Energieverbauchs durch strategische Steuerung der Gebäudetechnik auf Basis von Nutzungsszenarien durch KI-Agenten.
Chemieindustrie
Erhöhung des Anlagenoutputs unter Einhaltung von Sicherheits- und Qualitätsstandards durch intuitive Anlagensteuerung durch KI-Agenten.
Stückguthersteller
Steigerung der operativen Marge durch die intelligente, echtzeitfähige Produktionsplanung und -steuerung durch KI-Agenten.
Energiesektor
Vorausschauende und mit dem Strommarkt und den zu beliefernden Verbrauchern vernetzte Steuerung von Kleinkraftwerken und Stromspeichern
Gebäudemanagement
Senkung des Energieverbauchs durch strategische Steuerung der Gebäudetechnik auf Basis von Nutzungsszenarien durch KI-Agenten.
Chemieindustrie
Erhöhung des Anlagenoutputs unter Einhaltung von Sicherheits- und Qualitätsstandards durch intuitive Anlagensteuerung durch KI-Agenten.
Stückguthersteller
Steigerung der operativen Marge durch die intelligente, echtzeitfähige Produktionsplanung und -steuerung durch KI-Agenten.
Energiesektor
Vorausschauende und mit dem Strommarkt und den zu beliefernden Verbrauchern vernetzte Steuerung von Kleinkraftwerken und Stromspeichern
Gebäudemanagement
Senkung des Energieverbauchs durch strategische Steuerung der Gebäudetechnik auf Basis von Nutzungsszenarien durch KI-Agenten.
Chemieindustrie
Erhöhung des Anlagenoutputs unter Einhaltung von Sicherheits- und Qualitätsstandards durch intuitive Anlagensteuerung durch KI-Agenten.
Stückguthersteller
Steigerung der operativen Marge durch die intelligente, echtzeitfähige Produktionsplanung und -steuerung durch KI-Agenten.
Energiesektor
Vorausschauende und mit dem Strommarkt und den zu beliefernden Verbrauchern vernetzte Steuerung von Kleinkraftwerken und Stromspeichern
Gebäudemanagement
Senkung des Energieverbauchs durch strategische Steuerung der Gebäudetechnik auf Basis von Nutzungsszenarien durch KI-Agenten.
Chemieindustrie
Erhöhung des Anlagenoutputs unter Einhaltung von Sicherheits- und Qualitätsstandards durch intuitive Anlagensteuerung durch KI-Agenten.
Stückguthersteller
Steigerung der operativen Marge durch die intelligente, echtzeitfähige Produktionsplanung und -steuerung durch KI-Agenten.
Energiesektor
Vorausschauende und mit dem Strommarkt und den zu beliefernden Verbrauchern vernetzte Steuerung von Kleinkraftwerken und Stromspeichern
Gebäudemanagement
Senkung des Energieverbauchs durch strategische Steuerung der Gebäudetechnik auf Basis von Nutzungsszenarien durch KI-Agenten.
Chemieindustrie
Erhöhung des Anlagenoutputs unter Einhaltung von Sicherheits- und Qualitätsstandards durch intuitive Anlagensteuerung durch KI-Agenten.
Stückguthersteller
Steigerung der operativen Marge durch die intelligente, echtzeitfähige Produktionsplanung und -steuerung durch KI-Agenten.
Energiesektor
Vorausschauende und mit dem Strommarkt und den zu beliefernden Verbrauchern vernetzte Steuerung von Kleinkraftwerken und Stromspeichern
Gebäudemanagement
Senkung des Energieverbauchs durch strategische Steuerung der Gebäudetechnik auf Basis von Nutzungsszenarien durch KI-Agenten.
Chemieindustrie
Erhöhung des Anlagenoutputs unter Einhaltung von Sicherheits- und Qualitätsstandards durch intuitive Anlagensteuerung durch KI-Agenten.
Stückguthersteller
Steigerung der operativen Marge durch die intelligente, echtzeitfähige Produktionsplanung und -steuerung durch KI-Agenten.
Energiesektor
Vorausschauende und mit dem Strommarkt und den zu beliefernden Verbrauchern vernetzte Steuerung von Kleinkraftwerken und Stromspeichern
Gebäudemanagement
Senkung des Energieverbauchs durch strategische Steuerung der Gebäudetechnik auf Basis von Nutzungsszenarien durch KI-Agenten.
Chemieindustrie
Erhöhung des Anlagenoutputs unter Einhaltung von Sicherheits- und Qualitätsstandards durch intuitive Anlagensteuerung durch KI-Agenten.
Stückguthersteller
Steigerung der operativen Marge durch die intelligente, echtzeitfähige Produktionsplanung und -steuerung durch KI-Agenten.
Energiesektor
Vorausschauende und mit dem Strommarkt und den zu beliefernden Verbrauchern vernetzte Steuerung von Kleinkraftwerken und Stromspeichern
Gebäudemanagement
Senkung des Energieverbauchs durch strategische Steuerung der Gebäudetechnik auf Basis von Nutzungsszenarien durch KI-Agenten.
Chemieindustrie
Erhöhung des Anlagenoutputs unter Einhaltung von Sicherheits- und Qualitätsstandards durch intuitive Anlagensteuerung durch KI-Agenten.
Stückguthersteller
Steigerung der operativen Marge durch die intelligente, echtzeitfähige Produktionsplanung und -steuerung durch KI-Agenten.
Energiesektor
Vorausschauende und mit dem Strommarkt und den zu beliefernden Verbrauchern vernetzte Steuerung von Kleinkraftwerken und Stromspeichern
Gebäudemanagement
Senkung des Energieverbauchs durch strategische Steuerung der Gebäudetechnik auf Basis von Nutzungsszenarien durch KI-Agenten.
Chemieindustrie
Erhöhung des Anlagenoutputs unter Einhaltung von Sicherheits- und Qualitätsstandards durch intuitive Anlagensteuerung durch KI-Agenten.
Stückguthersteller
Steigerung der operativen Marge durch die intelligente, echtzeitfähige Produktionsplanung und -steuerung durch KI-Agenten.
Energiesektor
Vorausschauende und mit dem Strommarkt und den zu beliefernden Verbrauchern vernetzte Steuerung von Kleinkraftwerken und Stromspeichern
Gebäudemanagement
Senkung des Energieverbauchs durch strategische Steuerung der Gebäudetechnik auf Basis von Nutzungsszenarien durch KI-Agenten.
Unser erprobter Prozess zur Entwicklung autonomer KI-Agenten.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 1: Prozessverständnis aufbauen
Um dem KI-Agenten seine Aufgabe lernen lassen zu können, ist ein tiefes Prozessverständnis erforderlich. Gemeinsam mit Ihren Fachexperten, Business-Process-Ownern und Datenanalysten sizieren wir den Prozess im Detail, um ein vollständiges Bild über dessen Systeme, Ziele, aktuelle Entscheidungs- und Steuerungsmethoden und deren Limitationen zu erhalten.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 2: Agenten-Architektur definieren
Auf Basis des tiefen Prozessverständnisses wird die Architektur des Agenten spezifisch für diesen entwickelt. Zunächst bestimmen wir welche Fähigkeiten der Agent erlernen soll, wonach diese orchestriert und deren Zusammenwirken definiert werden. Anhand der Art und der Anforderungen an die einzelnen Fähigkeiten entscheiden wir anschließend über die Auswahl der jeweils zu nutzenden Technologie.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 3: Simulation aufbauen & trainieren
Um dem Agenten die definierten Fähigkeiten beizubringen, muss dieser mit Daten versorgt und trainiert werden. Dazu wählen wir eine geeignete Simulationsmethode sowie -szenarien aus und trainieren den Agenten in einer virtuellen Umgebung, bis dieser die besten Ergebnisse liefert.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 4: Anwendung sicherstellen & optimieren
Nachdem der Agent erfolgreich trainiert wurde und in der Simulationsumgebung hervorragende Leistungen gezeigt hat, wird dieser in die operativen Systeme eingebunden und live-geschaltet. Entsprechend Ihrer Präferenzen zur Überwachung des Prozesses, zum Geben von Empfehlung für Ihre Mitarbeitenden oder zur vollautonomen Steuerung Ihrer Prozesse und Maschinen.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 1: Prozessverständnis aufbauen
Um dem KI-Agenten seine Aufgabe lernen lassen zu können, ist ein tiefes Prozessverständnis erforderlich. Gemeinsam mit Ihren Fachexperten, Business-Process-Ownern und Datenanalysten sizieren wir den Prozess im Detail, um ein vollständiges Bild über dessen Systeme, Ziele, aktuelle Entscheidungs- und Steuerungsmethoden und deren Limitationen zu erhalten.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 2: Agenten-Architektur definieren
Auf Basis des tiefen Prozessverständnisses wird die Architektur des Agenten spezifisch für diesen entwickelt. Zunächst bestimmen wir welche Fähigkeiten der Agent erlernen soll, wonach diese orchestriert und deren Zusammenwirken definiert werden. Anhand der Art und der Anforderungen an die einzelnen Fähigkeiten entscheiden wir anschließend über die Auswahl der jeweils zu nutzenden Technologie.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 3: Simulation aufbauen & trainieren
Um dem Agenten die definierten Fähigkeiten beizubringen, muss dieser mit Daten versorgt und trainiert werden. Dazu wählen wir eine geeignete Simulationsmethode sowie -szenarien aus und trainieren den Agenten in einer virtuellen Umgebung, bis dieser die besten Ergebnisse liefert.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 4: Anwendung sicherstellen & optimieren
Nachdem der Agent erfolgreich trainiert wurde und in der Simulationsumgebung hervorragende Leistungen gezeigt hat, wird dieser in die operativen Systeme eingebunden und live-geschaltet. Entsprechend Ihrer Präferenzen zur Überwachung des Prozesses, zum Geben von Empfehlung für Ihre Mitarbeitenden oder zur vollautonomen Steuerung Ihrer Prozesse und Maschinen.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 1: Prozessverständnis aufbauen
Um dem KI-Agenten seine Aufgabe lernen lassen zu können, ist ein tiefes Prozessverständnis erforderlich. Gemeinsam mit Ihren Fachexperten, Business-Process-Ownern und Datenanalysten sizieren wir den Prozess im Detail, um ein vollständiges Bild über dessen Systeme, Ziele, aktuelle Entscheidungs- und Steuerungsmethoden und deren Limitationen zu erhalten.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 2: Agenten-Architektur definieren
Auf Basis des tiefen Prozessverständnisses wird die Architektur des Agenten spezifisch für diesen entwickelt. Zunächst bestimmen wir welche Fähigkeiten der Agent erlernen soll, wonach diese orchestriert und deren Zusammenwirken definiert werden. Anhand der Art und der Anforderungen an die einzelnen Fähigkeiten entscheiden wir anschließend über die Auswahl der jeweils zu nutzenden Technologie.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 3: Simulation aufbauen & trainieren
Um dem Agenten die definierten Fähigkeiten beizubringen, muss dieser mit Daten versorgt und trainiert werden. Dazu wählen wir eine geeignete Simulationsmethode sowie -szenarien aus und trainieren den Agenten in einer virtuellen Umgebung, bis dieser die besten Ergebnisse liefert.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 4: Anwendung sicherstellen & optimieren
Nachdem der Agent erfolgreich trainiert wurde und in der Simulationsumgebung hervorragende Leistungen gezeigt hat, wird dieser in die operativen Systeme eingebunden und live-geschaltet. Entsprechend Ihrer Präferenzen zur Überwachung des Prozesses, zum Geben von Empfehlung für Ihre Mitarbeitenden oder zur vollautonomen Steuerung Ihrer Prozesse und Maschinen.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 1: Prozessverständnis aufbauen
Um dem KI-Agenten seine Aufgabe lernen lassen zu können, ist ein tiefes Prozessverständnis erforderlich. Gemeinsam mit Ihren Fachexperten, Business-Process-Ownern und Datenanalysten sizieren wir den Prozess im Detail, um ein vollständiges Bild über dessen Systeme, Ziele, aktuelle Entscheidungs- und Steuerungsmethoden und deren Limitationen zu erhalten.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 2: Agenten-Architektur definieren
Auf Basis des tiefen Prozessverständnisses wird die Architektur des Agenten spezifisch für diesen entwickelt. Zunächst bestimmen wir welche Fähigkeiten der Agent erlernen soll, wonach diese orchestriert und deren Zusammenwirken definiert werden. Anhand der Art und der Anforderungen an die einzelnen Fähigkeiten entscheiden wir anschließend über die Auswahl der jeweils zu nutzenden Technologie.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 3: Simulation aufbauen & trainieren
Um dem Agenten die definierten Fähigkeiten beizubringen, muss dieser mit Daten versorgt und trainiert werden. Dazu wählen wir eine geeignete Simulationsmethode sowie -szenarien aus und trainieren den Agenten in einer virtuellen Umgebung, bis dieser die besten Ergebnisse liefert.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 4: Anwendung sicherstellen & optimieren
Nachdem der Agent erfolgreich trainiert wurde und in der Simulationsumgebung hervorragende Leistungen gezeigt hat, wird dieser in die operativen Systeme eingebunden und live-geschaltet. Entsprechend Ihrer Präferenzen zur Überwachung des Prozesses, zum Geben von Empfehlung für Ihre Mitarbeitenden oder zur vollautonomen Steuerung Ihrer Prozesse und Maschinen.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 1: Prozessverständnis aufbauen
Um dem KI-Agenten seine Aufgabe lernen lassen zu können, ist ein tiefes Prozessverständnis erforderlich. Gemeinsam mit Ihren Fachexperten, Business-Process-Ownern und Datenanalysten sizieren wir den Prozess im Detail, um ein vollständiges Bild über dessen Systeme, Ziele, aktuelle Entscheidungs- und Steuerungsmethoden und deren Limitationen zu erhalten.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 2: Agenten-Architektur definieren
Auf Basis des tiefen Prozessverständnisses wird die Architektur des Agenten spezifisch für diesen entwickelt. Zunächst bestimmen wir welche Fähigkeiten der Agent erlernen soll, wonach diese orchestriert und deren Zusammenwirken definiert werden. Anhand der Art und der Anforderungen an die einzelnen Fähigkeiten entscheiden wir anschließend über die Auswahl der jeweils zu nutzenden Technologie.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 3: Simulation aufbauen & trainieren
Um dem Agenten die definierten Fähigkeiten beizubringen, muss dieser mit Daten versorgt und trainiert werden. Dazu wählen wir eine geeignete Simulationsmethode sowie -szenarien aus und trainieren den Agenten in einer virtuellen Umgebung, bis dieser die besten Ergebnisse liefert.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 4: Anwendung sicherstellen & optimieren
Nachdem der Agent erfolgreich trainiert wurde und in der Simulationsumgebung hervorragende Leistungen gezeigt hat, wird dieser in die operativen Systeme eingebunden und live-geschaltet. Entsprechend Ihrer Präferenzen zur Überwachung des Prozesses, zum Geben von Empfehlung für Ihre Mitarbeitenden oder zur vollautonomen Steuerung Ihrer Prozesse und Maschinen.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 1: Prozessverständnis aufbauen
Um dem KI-Agenten seine Aufgabe lernen lassen zu können, ist ein tiefes Prozessverständnis erforderlich. Gemeinsam mit Ihren Fachexperten, Business-Process-Ownern und Datenanalysten sizieren wir den Prozess im Detail, um ein vollständiges Bild über dessen Systeme, Ziele, aktuelle Entscheidungs- und Steuerungsmethoden und deren Limitationen zu erhalten.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 2: Agenten-Architektur definieren
Auf Basis des tiefen Prozessverständnisses wird die Architektur des Agenten spezifisch für diesen entwickelt. Zunächst bestimmen wir welche Fähigkeiten der Agent erlernen soll, wonach diese orchestriert und deren Zusammenwirken definiert werden. Anhand der Art und der Anforderungen an die einzelnen Fähigkeiten entscheiden wir anschließend über die Auswahl der jeweils zu nutzenden Technologie.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 3: Simulation aufbauen & trainieren
Um dem Agenten die definierten Fähigkeiten beizubringen, muss dieser mit Daten versorgt und trainiert werden. Dazu wählen wir eine geeignete Simulationsmethode sowie -szenarien aus und trainieren den Agenten in einer virtuellen Umgebung, bis dieser die besten Ergebnisse liefert.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 4: Anwendung sicherstellen & optimieren
Nachdem der Agent erfolgreich trainiert wurde und in der Simulationsumgebung hervorragende Leistungen gezeigt hat, wird dieser in die operativen Systeme eingebunden und live-geschaltet. Entsprechend Ihrer Präferenzen zur Überwachung des Prozesses, zum Geben von Empfehlung für Ihre Mitarbeitenden oder zur vollautonomen Steuerung Ihrer Prozesse und Maschinen.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 1: Prozessverständnis aufbauen
Um dem KI-Agenten seine Aufgabe lernen lassen zu können, ist ein tiefes Prozessverständnis erforderlich. Gemeinsam mit Ihren Fachexperten, Business-Process-Ownern und Datenanalysten sizieren wir den Prozess im Detail, um ein vollständiges Bild über dessen Systeme, Ziele, aktuelle Entscheidungs- und Steuerungsmethoden und deren Limitationen zu erhalten.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 2: Agenten-Architektur definieren
Auf Basis des tiefen Prozessverständnisses wird die Architektur des Agenten spezifisch für diesen entwickelt. Zunächst bestimmen wir welche Fähigkeiten der Agent erlernen soll, wonach diese orchestriert und deren Zusammenwirken definiert werden. Anhand der Art und der Anforderungen an die einzelnen Fähigkeiten entscheiden wir anschließend über die Auswahl der jeweils zu nutzenden Technologie.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 3: Simulation aufbauen & trainieren
Um dem Agenten die definierten Fähigkeiten beizubringen, muss dieser mit Daten versorgt und trainiert werden. Dazu wählen wir eine geeignete Simulationsmethode sowie -szenarien aus und trainieren den Agenten in einer virtuellen Umgebung, bis dieser die besten Ergebnisse liefert.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 4: Anwendung sicherstellen & optimieren
Nachdem der Agent erfolgreich trainiert wurde und in der Simulationsumgebung hervorragende Leistungen gezeigt hat, wird dieser in die operativen Systeme eingebunden und live-geschaltet. Entsprechend Ihrer Präferenzen zur Überwachung des Prozesses, zum Geben von Empfehlung für Ihre Mitarbeitenden oder zur vollautonomen Steuerung Ihrer Prozesse und Maschinen.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 1: Prozessverständnis aufbauen
Um dem KI-Agenten seine Aufgabe lernen lassen zu können, ist ein tiefes Prozessverständnis erforderlich. Gemeinsam mit Ihren Fachexperten, Business-Process-Ownern und Datenanalysten sizieren wir den Prozess im Detail, um ein vollständiges Bild über dessen Systeme, Ziele, aktuelle Entscheidungs- und Steuerungsmethoden und deren Limitationen zu erhalten.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 2: Agenten-Architektur definieren
Auf Basis des tiefen Prozessverständnisses wird die Architektur des Agenten spezifisch für diesen entwickelt. Zunächst bestimmen wir welche Fähigkeiten der Agent erlernen soll, wonach diese orchestriert und deren Zusammenwirken definiert werden. Anhand der Art und der Anforderungen an die einzelnen Fähigkeiten entscheiden wir anschließend über die Auswahl der jeweils zu nutzenden Technologie.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 3: Simulation aufbauen & trainieren
Um dem Agenten die definierten Fähigkeiten beizubringen, muss dieser mit Daten versorgt und trainiert werden. Dazu wählen wir eine geeignete Simulationsmethode sowie -szenarien aus und trainieren den Agenten in einer virtuellen Umgebung, bis dieser die besten Ergebnisse liefert.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 4: Anwendung sicherstellen & optimieren
Nachdem der Agent erfolgreich trainiert wurde und in der Simulationsumgebung hervorragende Leistungen gezeigt hat, wird dieser in die operativen Systeme eingebunden und live-geschaltet. Entsprechend Ihrer Präferenzen zur Überwachung des Prozesses, zum Geben von Empfehlung für Ihre Mitarbeitenden oder zur vollautonomen Steuerung Ihrer Prozesse und Maschinen.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 1: Prozessverständnis aufbauen
Um dem KI-Agenten seine Aufgabe lernen lassen zu können, ist ein tiefes Prozessverständnis erforderlich. Gemeinsam mit Ihren Fachexperten, Business-Process-Ownern und Datenanalysten sizieren wir den Prozess im Detail, um ein vollständiges Bild über dessen Systeme, Ziele, aktuelle Entscheidungs- und Steuerungsmethoden und deren Limitationen zu erhalten.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 2: Agenten-Architektur definieren
Auf Basis des tiefen Prozessverständnisses wird die Architektur des Agenten spezifisch für diesen entwickelt. Zunächst bestimmen wir welche Fähigkeiten der Agent erlernen soll, wonach diese orchestriert und deren Zusammenwirken definiert werden. Anhand der Art und der Anforderungen an die einzelnen Fähigkeiten entscheiden wir anschließend über die Auswahl der jeweils zu nutzenden Technologie.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 3: Simulation aufbauen & trainieren
Um dem Agenten die definierten Fähigkeiten beizubringen, muss dieser mit Daten versorgt und trainiert werden. Dazu wählen wir eine geeignete Simulationsmethode sowie -szenarien aus und trainieren den Agenten in einer virtuellen Umgebung, bis dieser die besten Ergebnisse liefert.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 4: Anwendung sicherstellen & optimieren
Nachdem der Agent erfolgreich trainiert wurde und in der Simulationsumgebung hervorragende Leistungen gezeigt hat, wird dieser in die operativen Systeme eingebunden und live-geschaltet. Entsprechend Ihrer Präferenzen zur Überwachung des Prozesses, zum Geben von Empfehlung für Ihre Mitarbeitenden oder zur vollautonomen Steuerung Ihrer Prozesse und Maschinen.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 1: Prozessverständnis aufbauen
Um dem KI-Agenten seine Aufgabe lernen lassen zu können, ist ein tiefes Prozessverständnis erforderlich. Gemeinsam mit Ihren Fachexperten, Business-Process-Ownern und Datenanalysten sizieren wir den Prozess im Detail, um ein vollständiges Bild über dessen Systeme, Ziele, aktuelle Entscheidungs- und Steuerungsmethoden und deren Limitationen zu erhalten.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 2: Agenten-Architektur definieren
Auf Basis des tiefen Prozessverständnisses wird die Architektur des Agenten spezifisch für diesen entwickelt. Zunächst bestimmen wir welche Fähigkeiten der Agent erlernen soll, wonach diese orchestriert und deren Zusammenwirken definiert werden. Anhand der Art und der Anforderungen an die einzelnen Fähigkeiten entscheiden wir anschließend über die Auswahl der jeweils zu nutzenden Technologie.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 3: Simulation aufbauen & trainieren
Um dem Agenten die definierten Fähigkeiten beizubringen, muss dieser mit Daten versorgt und trainiert werden. Dazu wählen wir eine geeignete Simulationsmethode sowie -szenarien aus und trainieren den Agenten in einer virtuellen Umgebung, bis dieser die besten Ergebnisse liefert.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 4: Anwendung sicherstellen & optimieren
Nachdem der Agent erfolgreich trainiert wurde und in der Simulationsumgebung hervorragende Leistungen gezeigt hat, wird dieser in die operativen Systeme eingebunden und live-geschaltet. Entsprechend Ihrer Präferenzen zur Überwachung des Prozesses, zum Geben von Empfehlung für Ihre Mitarbeitenden oder zur vollautonomen Steuerung Ihrer Prozesse und Maschinen.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 1: Prozessverständnis aufbauen
Um dem KI-Agenten seine Aufgabe lernen lassen zu können, ist ein tiefes Prozessverständnis erforderlich. Gemeinsam mit Ihren Fachexperten, Business-Process-Ownern und Datenanalysten sizieren wir den Prozess im Detail, um ein vollständiges Bild über dessen Systeme, Ziele, aktuelle Entscheidungs- und Steuerungsmethoden und deren Limitationen zu erhalten.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 2: Agenten-Architektur definieren
Auf Basis des tiefen Prozessverständnisses wird die Architektur des Agenten spezifisch für diesen entwickelt. Zunächst bestimmen wir welche Fähigkeiten der Agent erlernen soll, wonach diese orchestriert und deren Zusammenwirken definiert werden. Anhand der Art und der Anforderungen an die einzelnen Fähigkeiten entscheiden wir anschließend über die Auswahl der jeweils zu nutzenden Technologie.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 3: Simulation aufbauen & trainieren
Um dem Agenten die definierten Fähigkeiten beizubringen, muss dieser mit Daten versorgt und trainiert werden. Dazu wählen wir eine geeignete Simulationsmethode sowie -szenarien aus und trainieren den Agenten in einer virtuellen Umgebung, bis dieser die besten Ergebnisse liefert.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 4: Anwendung sicherstellen & optimieren
Nachdem der Agent erfolgreich trainiert wurde und in der Simulationsumgebung hervorragende Leistungen gezeigt hat, wird dieser in die operativen Systeme eingebunden und live-geschaltet. Entsprechend Ihrer Präferenzen zur Überwachung des Prozesses, zum Geben von Empfehlung für Ihre Mitarbeitenden oder zur vollautonomen Steuerung Ihrer Prozesse und Maschinen.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 1: Prozessverständnis aufbauen
Um dem KI-Agenten seine Aufgabe lernen lassen zu können, ist ein tiefes Prozessverständnis erforderlich. Gemeinsam mit Ihren Fachexperten, Business-Process-Ownern und Datenanalysten sizieren wir den Prozess im Detail, um ein vollständiges Bild über dessen Systeme, Ziele, aktuelle Entscheidungs- und Steuerungsmethoden und deren Limitationen zu erhalten.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 2: Agenten-Architektur definieren
Auf Basis des tiefen Prozessverständnisses wird die Architektur des Agenten spezifisch für diesen entwickelt. Zunächst bestimmen wir welche Fähigkeiten der Agent erlernen soll, wonach diese orchestriert und deren Zusammenwirken definiert werden. Anhand der Art und der Anforderungen an die einzelnen Fähigkeiten entscheiden wir anschließend über die Auswahl der jeweils zu nutzenden Technologie.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 3: Simulation aufbauen & trainieren
Um dem Agenten die definierten Fähigkeiten beizubringen, muss dieser mit Daten versorgt und trainiert werden. Dazu wählen wir eine geeignete Simulationsmethode sowie -szenarien aus und trainieren den Agenten in einer virtuellen Umgebung, bis dieser die besten Ergebnisse liefert.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 4: Anwendung sicherstellen & optimieren
Nachdem der Agent erfolgreich trainiert wurde und in der Simulationsumgebung hervorragende Leistungen gezeigt hat, wird dieser in die operativen Systeme eingebunden und live-geschaltet. Entsprechend Ihrer Präferenzen zur Überwachung des Prozesses, zum Geben von Empfehlung für Ihre Mitarbeitenden oder zur vollautonomen Steuerung Ihrer Prozesse und Maschinen.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 1: Prozessverständnis aufbauen
Um dem KI-Agenten seine Aufgabe lernen lassen zu können, ist ein tiefes Prozessverständnis erforderlich. Gemeinsam mit Ihren Fachexperten, Business-Process-Ownern und Datenanalysten sizieren wir den Prozess im Detail, um ein vollständiges Bild über dessen Systeme, Ziele, aktuelle Entscheidungs- und Steuerungsmethoden und deren Limitationen zu erhalten.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 2: Agenten-Architektur definieren
Auf Basis des tiefen Prozessverständnisses wird die Architektur des Agenten spezifisch für diesen entwickelt. Zunächst bestimmen wir welche Fähigkeiten der Agent erlernen soll, wonach diese orchestriert und deren Zusammenwirken definiert werden. Anhand der Art und der Anforderungen an die einzelnen Fähigkeiten entscheiden wir anschließend über die Auswahl der jeweils zu nutzenden Technologie.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 3: Simulation aufbauen & trainieren
Um dem Agenten die definierten Fähigkeiten beizubringen, muss dieser mit Daten versorgt und trainiert werden. Dazu wählen wir eine geeignete Simulationsmethode sowie -szenarien aus und trainieren den Agenten in einer virtuellen Umgebung, bis dieser die besten Ergebnisse liefert.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 4: Anwendung sicherstellen & optimieren
Nachdem der Agent erfolgreich trainiert wurde und in der Simulationsumgebung hervorragende Leistungen gezeigt hat, wird dieser in die operativen Systeme eingebunden und live-geschaltet. Entsprechend Ihrer Präferenzen zur Überwachung des Prozesses, zum Geben von Empfehlung für Ihre Mitarbeitenden oder zur vollautonomen Steuerung Ihrer Prozesse und Maschinen.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 1: Prozessverständnis aufbauen
Um dem KI-Agenten seine Aufgabe lernen lassen zu können, ist ein tiefes Prozessverständnis erforderlich. Gemeinsam mit Ihren Fachexperten, Business-Process-Ownern und Datenanalysten sizieren wir den Prozess im Detail, um ein vollständiges Bild über dessen Systeme, Ziele, aktuelle Entscheidungs- und Steuerungsmethoden und deren Limitationen zu erhalten.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 2: Agenten-Architektur definieren
Auf Basis des tiefen Prozessverständnisses wird die Architektur des Agenten spezifisch für diesen entwickelt. Zunächst bestimmen wir welche Fähigkeiten der Agent erlernen soll, wonach diese orchestriert und deren Zusammenwirken definiert werden. Anhand der Art und der Anforderungen an die einzelnen Fähigkeiten entscheiden wir anschließend über die Auswahl der jeweils zu nutzenden Technologie.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 3: Simulation aufbauen & trainieren
Um dem Agenten die definierten Fähigkeiten beizubringen, muss dieser mit Daten versorgt und trainiert werden. Dazu wählen wir eine geeignete Simulationsmethode sowie -szenarien aus und trainieren den Agenten in einer virtuellen Umgebung, bis dieser die besten Ergebnisse liefert.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 4: Anwendung sicherstellen & optimieren
Nachdem der Agent erfolgreich trainiert wurde und in der Simulationsumgebung hervorragende Leistungen gezeigt hat, wird dieser in die operativen Systeme eingebunden und live-geschaltet. Entsprechend Ihrer Präferenzen zur Überwachung des Prozesses, zum Geben von Empfehlung für Ihre Mitarbeitenden oder zur vollautonomen Steuerung Ihrer Prozesse und Maschinen.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 1: Prozessverständnis aufbauen
Um dem KI-Agenten seine Aufgabe lernen lassen zu können, ist ein tiefes Prozessverständnis erforderlich. Gemeinsam mit Ihren Fachexperten, Business-Process-Ownern und Datenanalysten sizieren wir den Prozess im Detail, um ein vollständiges Bild über dessen Systeme, Ziele, aktuelle Entscheidungs- und Steuerungsmethoden und deren Limitationen zu erhalten.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 2: Agenten-Architektur definieren
Auf Basis des tiefen Prozessverständnisses wird die Architektur des Agenten spezifisch für diesen entwickelt. Zunächst bestimmen wir welche Fähigkeiten der Agent erlernen soll, wonach diese orchestriert und deren Zusammenwirken definiert werden. Anhand der Art und der Anforderungen an die einzelnen Fähigkeiten entscheiden wir anschließend über die Auswahl der jeweils zu nutzenden Technologie.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 3: Simulation aufbauen & trainieren
Um dem Agenten die definierten Fähigkeiten beizubringen, muss dieser mit Daten versorgt und trainiert werden. Dazu wählen wir eine geeignete Simulationsmethode sowie -szenarien aus und trainieren den Agenten in einer virtuellen Umgebung, bis dieser die besten Ergebnisse liefert.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 4: Anwendung sicherstellen & optimieren
Nachdem der Agent erfolgreich trainiert wurde und in der Simulationsumgebung hervorragende Leistungen gezeigt hat, wird dieser in die operativen Systeme eingebunden und live-geschaltet. Entsprechend Ihrer Präferenzen zur Überwachung des Prozesses, zum Geben von Empfehlung für Ihre Mitarbeitenden oder zur vollautonomen Steuerung Ihrer Prozesse und Maschinen.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 1: Prozessverständnis aufbauen
Um dem KI-Agenten seine Aufgabe lernen lassen zu können, ist ein tiefes Prozessverständnis erforderlich. Gemeinsam mit Ihren Fachexperten, Business-Process-Ownern und Datenanalysten sizieren wir den Prozess im Detail, um ein vollständiges Bild über dessen Systeme, Ziele, aktuelle Entscheidungs- und Steuerungsmethoden und deren Limitationen zu erhalten.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 2: Agenten-Architektur definieren
Auf Basis des tiefen Prozessverständnisses wird die Architektur des Agenten spezifisch für diesen entwickelt. Zunächst bestimmen wir welche Fähigkeiten der Agent erlernen soll, wonach diese orchestriert und deren Zusammenwirken definiert werden. Anhand der Art und der Anforderungen an die einzelnen Fähigkeiten entscheiden wir anschließend über die Auswahl der jeweils zu nutzenden Technologie.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 3: Simulation aufbauen & trainieren
Um dem Agenten die definierten Fähigkeiten beizubringen, muss dieser mit Daten versorgt und trainiert werden. Dazu wählen wir eine geeignete Simulationsmethode sowie -szenarien aus und trainieren den Agenten in einer virtuellen Umgebung, bis dieser die besten Ergebnisse liefert.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 4: Anwendung sicherstellen & optimieren
Nachdem der Agent erfolgreich trainiert wurde und in der Simulationsumgebung hervorragende Leistungen gezeigt hat, wird dieser in die operativen Systeme eingebunden und live-geschaltet. Entsprechend Ihrer Präferenzen zur Überwachung des Prozesses, zum Geben von Empfehlung für Ihre Mitarbeitenden oder zur vollautonomen Steuerung Ihrer Prozesse und Maschinen.
Um Ihnen die Aufmerksamkeit zu schenken, die Sie und Ihr Projekt verdienen, begrenzen wir unsere Kapazitäten.
Aktuell haben wir noch 2 freie Projektkapazitäten
Um Ihnen die Aufmerksamkeit zu schenken, die Sie und Ihr Projekt verdienen, begrenzen wir unsere Kapazitäten.
Aktuell haben wir noch 2 freie Projektkapazitäten
Um Ihnen die Aufmerksamkeit zu schenken, die Sie und Ihr Projekt verdienen, begrenzen wir unsere Kapazitäten.
Aktuell haben wir noch 2 freie Projektkapazitäten
Kontaktieren Sie uns
Erschließen Sie das Potenzial von KI für Ihr Unternehmen!
Kontaktieren Sie uns
Erschließen Sie das Potenzial von KI für Ihr Unternehmen!
Kontaktieren Sie uns
Erschließen Sie das Potenzial von KI für Ihr Unternehmen!
Stay Connected
Stay Connected
Stay Connected