Prädiktive Analytik
Wir trainieren Modelle auf Ihren historischen Daten, um Nachfrage, Ausfälle oder Kundenabwanderung vorherzusagen. Typische Projektdauer: 6 bis 10 Wochen. Sie erhalten ein Dashboard, das Vorhersagen in Echtzeit aktualisiert.
0
abgeschlossene Projekte
0
Branchen abgedeckt
0
Ingenieure im Team
0
% Kundenzufriedenheit
Was wir konkret tun
Jedes Projekt beginnt mit einer Frage: Welches Problem kostet Sie gerade am meisten Zeit oder Geld?
Dokumentenverarbeitung mit NLP
Verträge, Rechnungen, Berichte: Unsere NLP-Pipelines extrahieren Schlüsselinformationen und ordnen sie Ihren Systemen zu. Ein Versicherungskunde hat damit 12'000 Schadensmeldungen pro Monat automatisiert verarbeitet.
Computer Vision
Qualitätskontrolle in der Fertigung, Erkennung von Anomalien in medizinischen Bildern, automatische Zählung von Objekten auf Baustellen. Wir arbeiten mit PyTorch und liefern Modelle, die auf Edge-Geräten laufen.
KI-Strategie und Audit
Bevor Code geschrieben wird, prüfen wir Ihre Datenqualität, identifizieren Quick Wins und bewerten den ROI. Das Ergebnis ist ein 15-seitiger Bericht mit priorisierten Handlungsempfehlungen.
MLOps und Integration
Ein Modell, das nur im Notebook funktioniert, bringt wenig. Wir deployen auf AWS, Azure oder on-premise, richten CI/CD-Pipelines ein und überwachen Modell-Drift mit automatischen Alerts.
So läuft ein Projekt ab
Vier Phasen, klare Meilensteine. Kein Projekt dauert ewig.
1. Daten-Check (Woche 1–2)
Wir sichten Ihre vorhandenen Datenquellen, bewerten Qualität und Vollständigkeit. Falls Lücken bestehen, schlagen wir pragmatische Wege vor, diese zu schliessen. Am Ende dieser Phase steht ein Daten-Manifest mit Formatbeschreibungen und Zugriffsrechten.
2. Prototyp (Woche 3–5)
Ein erstes Modell entsteht. Wir testen verschiedene Architekturen und wählen diejenige, die auf Ihren Daten die besten Metriken liefert. Sie sehen Zwischenergebnisse in wöchentlichen Demos.
3. Produktionsreife (Woche 6–8)
Das Modell wird containerisiert, getestet und in Ihre bestehende IT-Landschaft eingebettet. API-Dokumentation, Monitoring-Dashboard und Logging sind Teil der Lieferung.
4. Begleitung (ab Woche 9)
Drei Monate lang überwachen wir die Modellleistung, retrainieren bei Bedarf und schulen Ihr Team im Umgang mit den neuen Werkzeugen. Danach können Sie autonom weiterarbeiten.
Fallstudien
Drei Beispiele, die zeigen, was konkret passiert ist.
Ein Zürcher Logistiker mit 340 Fahrzeugen wollte seine Tourenplanung verbessern. Wir haben ein Reinforcement-Learning-Modell entwickelt, das Verkehrsdaten, Wetterdaten und historische Lieferdaten kombiniert. Nach 8 Wochen Entwicklung und 4 Wochen Pilotbetrieb sanken die durchschnittlichen Lieferzeiten um 23 %. Der Dieselverbrauch ging um 11 % zurück.
Das Startup hatte 48'000 annotierte Dermoskopie-Bilder, aber kein ML-Team. Wir haben ein Convolutional Neural Network mit Transfer Learning aufgebaut, das fünf Hautläsionstypen mit 94,2 % Genauigkeit unterscheidet. Das Modell läuft auf einem Tablet und gibt Ärzten in unter zwei Sekunden eine Zweitmeinung.
Eine kantonale Behörde erhält täglich rund 800 Eingaben per Post und E-Mail. Bisher hat ein Team von vier Personen jede Eingabe manuell der richtigen Abteilung zugeordnet. Unser NLP-Klassifikator übernimmt jetzt 78 % dieser Zuordnungen automatisch, mit einer Fehlerquote von unter 3 %. Die vier Mitarbeitenden konzentrieren sich auf komplexe Fälle.
Warum mit uns arbeiten?
Unser Team besteht aus sechs Ingenieuren mit Hintergründen in Physik, Informatik und angewandter Mathematik. Drei davon haben an der ETH Zürich promoviert. Wir sind kein Beratungshaus, das Empfehlungen ausspricht und dann verschwindet. Wir schreiben den Code selbst.
Jedes Projekt hat einen festen Ansprechpartner. Keine wechselnden Berater, keine Überraschungen bei der Rechnung. Wir arbeiten mit Festpreisen oder Time-and-Material, je nachdem, was für Ihr Vorhaben sinnvoller ist.
Unsere Modelle laufen produktiv bei Unternehmen in der Schweiz, Deutschland und Österreich. Die Bandbreite reicht von einem Zwei-Personen-Startup bis zu einem börsennotierten Industriekonzern.
Lassen Sie uns über Ihr Projekt sprechen
Beschreiben Sie kurz, was Sie vorhaben. Wir melden uns innerhalb von 24 Stunden.
