Wir finden gemeinsam mit dem Kunden die Anwendungsfälle, bei denen KI messbar Zeit, Rechenaufwand oder Versuche spart. Und wir sagen ehrlich, wo sie es nicht tut.
Geschäftsführung, CTO, Leitung Entwicklung, Berechnung und Versuch
Wir strukturieren mit den Fachleuten im Unternehmen mögliche Anwendungsfälle und bewerten sie nach Simulationsaufwand, Kritikalität der Entscheidung, Datenreife und wirtschaftlichem Hebel.
Ergebnis Priorisierte Liste von Anwendungsfällen mit Aufwand, Nutzen und nächstem Schritt
Wir prüfen, ob vorhandene Simulations-, Versuchs- oder Prozessdaten für Machine Learning reichen: Umfang, Abdeckung des Parameterraums, Lücken und Qualität.
Ergebnis Aussage zur Eignung, Liste fehlender Daten, Vorschlag für gezielte Ergänzung
Für größere Vorhaben, etwa in Prüf- und Testumgebungen: Anwendungsfälle strukturieren, technische Machbarkeit klären, Kundennutzen bewerten, Umsetzungsplan erstellen.
Ergebnis Management Summary, Opportunity Map, Architekturkonzept, Roadmap für Pilotprojekte
Wie kommen Modelle in die bestehende CAD-, CAE-, SPDM- oder PLM-Landschaft? Wir planen Datenflüsse, Modellpflege und Zuständigkeiten, ohne die Infrastruktur umzubauen.
Ergebnis Zielbild der Integration mit Datenfluss und Rollen
Ziele, Engpässe und Entscheidungen in der Entwicklung aufnehmen.
Anwendungsfälle nach Wertpotenzial und Datenreife einordnen.
Daten und technische Machbarkeit für die besten Kandidaten klären.
Business Case, Erfolgskriterien und Pilot festlegen.
Ein erstes Gespräch dauert 30 Minuten. Danach ist klar, ob sich eine Potenzialanalyse lohnt.