KI-Agentur Stuttgart für
produktive KI-Systeme

Valanor entwickelte die neue Website-Architektur mit Remix und Sanity. Strukturierte Inhalte können damit auch in Vertriebsanwendungen wie Waypoint und Iskra genutzt werden. Das Projekt zeigt die Verbindung von Content-Modell, Anwendung und weiteren Systemen.

Kameras liefern Bilder von Bauteilen oder Oberflächen. Ein Prüfmodell bewertet definierte Merkmale und übergibt das Ergebnis an Produktion oder Qualitätsmanagement. Vor der Freigabe prüfen wir übersehene Fehler und fälschlich abgelehnte Gutteile getrennt – auch bei Produktwechseln, anderer Beleuchtung und wechselnden Aufnahmebedingungen.

Bestellungen, Lieferscheine und Prüfberichte werden klassifiziert, relevante Felder extrahiert und gegen Stammdaten oder Geschäftsregeln geprüft. Unsichere Angaben gelangen zur manuellen Freigabe. Maßgeblich sind die Qualität einzelner Felder, der verbleibende Prüfaufwand und eine nachvollziehbare Übergabe – nicht nur die Erkennung von Text.

Zeitlich zugeordnete Sensorwerte, Betriebszustände und Wartungsereignisse bilden die Grundlage. Wir prüfen, ob ein Modell relevante Abweichungen früher erkennt als vorhandene Regeln. Alarmhäufigkeit, nutzbare Vorwarnzeit und die anschließende Reaktion im Service bestimmen, ob die Lösung im Alltag hilft.

Historische Zeitreihen und bekannte Einflussgrößen unterstützen Planung und Disposition. Wir testen die Vorhersagen auf zeitlich getrennten Daten und vergleichen sie mit dem bisherigen Verfahren. Entscheidend sind Fehler im relevanten Planungshorizont sowie der Umgang mit Aktionen, Sortimentswechseln und selten nachgefragten Teilen.

Ein RAG-System durchsucht freigegebene Handbücher, Spezifikationen und Serviceberichte und stellt Antworten mit Quellen bereit. Wir testen fachliche Richtigkeit, Quellenbezug und Zugriffsrechte mit realen Fragen. Fehlt eine belastbare Grundlage, muss das System dies anzeigen, statt eine plausible Antwort zu erfinden.

Verfügbare Beispiele, Zugriffsrechte, Datenqualität und notwendige Annotation bestimmen den Vorlauf. Eine exportierte Beispieldatei ist etwas anderes als eine dauerhaft verfügbare, geprüfte Datenquelle.

Ein lesender Wissensassistent benötigt andere Kontrollen als eine Anwendung, die Aufträge verändert. Anzahl der Systeme, Schnittstellenqualität, Freigaben und Ausnahmefälle beeinflussen Entwicklung und Testaufwand.

Je kritischer eine Fehlentscheidung, desto sorgfältiger müssen Testfälle, Prüfpfade und Überwachung ausgelegt werden. Wir vereinbaren die benötigte Qualität für den konkreten Einsatz, statt nur eine überzeugende Demo zu bewerten.

Wir prüfen, welche Aufgaben sich mit KI sinnvoll unterstützen lassen, entwickeln die notwendige Anwendung und integrieren sie in bestehende Systeme. Dazu gehören Datenaufbereitung, Modellauswahl, Schnittstellen, Tests und ein abgestimmtes Betriebskonzept. Wenn Standardsoftware oder eine klassische Automatisierung besser zur Aufgabe passt, empfehlen wir diesen Weg.

Unsere Leistungsfelder umfassen Computer Vision, OCR und Dokumentenverarbeitung, Forecasting, Anomalieerkennung, Predictive Maintenance sowie GenAI, RAG und kontrollierte KI-Agenten. Wir wählen das Verfahren nach Datenlage, Prozess und Qualitätsanforderungen. Eine technische Wissenssuche stellt andere Anforderungen als eine visuelle Bauteilprüfung oder eine Absatzprognose.

Im Erstgespräch klären wir Ihren Zielprozess, die vorhandenen Systeme und die offenen Fragen. Für eine anschließende technische Analyse vereinbaren wir einen klaren Umfang. Je nach Aufgabe prüfen wir Datenstichproben, Schnittstellen und Risiken und dokumentieren Lösungsoptionen, Abnahmekriterien und den nächsten Umsetzungsschritt. Liegen diese Grundlagen bereits vor, kann die Entwicklung unmittelbar darauf aufbauen.

Den Aufwand bestimmen vor allem Datenaufbereitung, Anzahl und Zustand der Schnittstellen, erforderliche Qualität, Sicherheitsanforderungen und Betriebsmodell. Hinzu kommen laufende Kosten für Infrastruktur, Modellnutzung, Monitoring und Pflege. Nach einer Abgrenzung des Anwendungsfalls erstellen wir eine Schätzung mit Annahmen und offenen Risiken. Ein pauschaler Projektpreis ohne diese Grundlagen wäre nicht belastbar.

Das hängt von Datenzugang, Integrationen, Testanforderungen und internen Freigaben ab. Wir trennen Machbarkeitsprüfung, begrenzten Pilot und produktive Einführung und vereinbaren für jede Phase ein überprüfbares Ergebnis. Der Zeitplan berücksichtigt auch Aufgaben Ihres Teams. Ein funktionierender Prototyp allein ist noch keine Freigabe für den laufenden Betrieb.

Benötigt werden ein fachlich verantwortlicher Ansprechpartner, ein technischer Kontakt für Systeme und Zugriffe sowie repräsentative Beispiele aus dem tatsächlichen Prozess. Das können Bilder mit Prüfergebnissen, Dokumente, historische Zeitreihen oder freigegebene Wissensbestände sein. Gemeinsam prüfen wir Verfügbarkeit, Qualität und Nutzungsrechte. Für Testfälle, fachliche Bewertung und Freigaben bleibt Ihr Prozesswissen wesentlich.

Ja, sofern geeignete Zugriffswege und Berechtigungen vorhanden sind. Wir verbinden Anwendungen über APIs, Datenpipelines, Events oder bestehende Integrationsplattformen. Dabei unterscheiden wir Lesezugriffe von schreibenden Aktionen. Validierung, Wiederholbarkeit, Fehlerbehandlung und manuelle Freigaben werden für den jeweiligen Ablauf festgelegt; vorhandene Systeme müssen dafür nicht automatisch ersetzt werden.

Vor der Entwicklung legen wir Testfälle und fachliche Abnahmekriterien fest. Wir vergleichen die Ergebnisse mit dem bisherigen Verfahren und prüfen unterschiedliche Fehlerarten getrennt. Bei Dokumenten zählen beispielsweise korrekt erfasste Felder und verbleibender Prüfaufwand; bei Wissenssystemen fachliche Richtigkeit, Quellenbezug und Zugriffsrechte. Unbekannte oder unsichere Fälle benötigen einen definierten Rückfall auf manuelle Bearbeitung.

Wir betrachten Datenflüsse, Rollen, Zugriffsrechte und die Wahl von Modellen und Infrastruktur gemeinsam mit Ihrer IT und den zuständigen Datenschutz- und Sicherheitsverantwortlichen. Dabei wird festgelegt, welche Daten verarbeitet werden dürfen, wo sie gespeichert werden und welche Protokollierung erforderlich ist. Konkrete rechtliche Anforderungen sind am jeweiligen Anwendungsfall zu prüfen; pauschale Compliance-Zusagen ersetzen diese Prüfung nicht.

Ja. RAG-Systeme erschließen freigegebene Informationen mit Quellenbezug. KI-Agenten können definierte Arbeitsschritte wie Recherche, Klassifikation und die Vorbereitung von Folgeaktionen koordinieren. Wir begrenzen Werkzeuge und Berechtigungen und testen Abbrüche und Fehlverhalten. Kritische Aktionen benötigen passende Kontrollen. Löst ein fest definierter Workflow dieselbe Aufgabe einfacher, ist ein Agent nicht automatisch die bessere Wahl.

Diese Punkte werden im Projektumfang festgelegt: Dokumentation, vereinbarte Nutzungsrechte, Deployment, Zugänge, Monitoring und Verantwortliche für Störungen oder Änderungen. Auch Modell- und Datenqualität benötigen nach dem Start eine Zuständigkeit. Wir stimmen ab, welche Aufgaben Ihr Team übernimmt und welche Unterstützung wir leisten. Laufende Betreuung wird nicht stillschweigend als unbegrenzte Leistung vorausgesetzt.