AI Showcase · AIoT-Innovationslabor für vernetzte Produkte
Wenn vernetzte Geräte anfangen, ihre Daten zu verstehen.
Entdecken Sie, wie künstliche Intelligenz Gerätedaten erklärt, Anomalien erkennt, Nutzer unterstützt und aus Connected Hardware ein intelligenteres Produkterlebnis macht.
Vom Sensorsignal zur verständlichen Handlung: die Kette, die jeder Demonstrator auf dieser Seite durchläuft.
Einordnung
Intelligenz entsteht nicht im Modell allein.
Ein Produkt ist nicht intelligent, nur weil ein Chatfenster integriert wurde. Die Intelligenz entsteht aus dem Zusammenspiel des gesamten Systems, und genau dieses Zusammenspiel bauen wir.
Wir betrachten AI nicht isoliert, sondern als Teil eines vollständigen Connected-Product-Systems: Gerät, Verbindung, App, Backend, Daten und Mensch.
Modul A
interaktiver PrototypGerätedaten verständlich erklären.
Geräte liefern Messwerte, Fehlercodes und Zustände, die für Nutzer schwer verständlich sind. Die AI-Funktion übersetzt sie in natürliche Sprache und erklärt sie in ihrem Kontext. Wählen Sie einen Gerätezustand des fiktiven M40-Monitors:
Eingangsdaten
Telemetrie, Fehlercodes, Betriebszustand, Verbindungsqualität und Produktdokumentation.
Geschäftlicher Nutzen
Weniger Supportanfragen, schnellere Problemlösung, höhere Produktakzeptanz.
Architektur
Gerät → BLE → App → Kontextaufbereitung → Sprachmodell → geprüfte Ausgabe
Grenzen und Sicherheit
Erklärungen sind Empfehlungen, keine Diagnosen. Kritische Zustände folgen festen Regeln, nicht dem Modell.
Modul B
interaktiver PrototypAnomalien und Fehler früh erkennen.
Geräte verhalten sich oft über Wochen zunehmend ungewöhnlich, ohne dass ein einzelner Messwert einen Alarm auslöst. Der Vergleich zeigt, warum Mustererkennung in Zeitreihen früher reagiert als ein fester Schwellenwert:
Eingangsdaten
Zeitreihen aus Vibration, Temperatur, Laufzeit und Lastprofilen der Geräteflotte.
Geschäftlicher Nutzen
Ausfallzeiten reduzieren, Wartung planbar machen, Garantie- und Servicekosten senken.
Architektur
Gerät → Telemetrie → Cloud-Pipeline → Anomaliemodell → Priorisierung → Service-Dashboard
Grenzen und Sicherheit
Kein Modell sagt jeden Fehler zweifelsfrei voraus. Erkennungen sind Hinweise mit Konfidenz, die ein Mensch bewertet.
Modul C
KonzeptdemoAI-gestützter Produktsupport mit Gerätekontext.
Klassische Supportsysteme kennen die Dokumentation, aber nicht das Gerät des Kunden. Der Unterschied wird an derselben Anfrage sichtbar:
Eingangsdaten
Produktdokumentation, aktueller Gerätezustand, Nutzerbeschreibung, bekannte Fehlerbilder, Supporthistorie.
Geschäftlicher Nutzen
Weniger Rückfragen, konsistentere Antworten, spürbare Entlastung des First-Level-Supports.
Architektur
Gerätezustand + Dokumentation → Abruf relevanter Inhalte → Sprachmodell → Antwort mit Quellen und Eskalationspfad
Grenzen und Sicherheit
Antworten stützen sich auf freigegebene Quellen. Bei Unsicherheit übergibt der Assistent an Menschen statt zu raten.
Architekturentscheidung
Edge, App, Cloud oder Hybrid: wo soll die AI rechnen?
Dieselbe AI-Funktion kann auf dem Gerät, in der App, in der Cloud oder verteilt laufen. Die richtige Antwort hängt vom Produkt ab, und sie prägt Datenschutz, Kosten und Nutzererlebnis.
Diese Abwägung ist eine Architekturentscheidung, keine Modellfrage. Im Connected Product Blueprint wird sie dokumentiert und begründet.
Verantwortungsvolle AI
AI, der Nutzer und Unternehmen vertrauen können.
Gute AI zeigt sich nicht nur darin, was sie tut, sondern auch darin, wann sie nicht handelt. Diese Mechanismen gehören bei uns zur Produktqualität, nicht zur Ethikfolklore:
Datenminimierung
Nur die Daten erheben und übertragen, die die Funktion wirklich braucht. Edge vor Cloud, wo es geht.
Unsicherheit sichtbar machen
Jede Aussage trägt ihre Konfidenz. Nutzer sehen, wie sicher sich das System ist, statt einer Fassade der Gewissheit.
Menschliche Freigaben
Kritische Aktionen brauchen Bestätigung. Human in the Loop ist eine Architekturregel, kein Werbewort.
Sichere Fallbacks
Fällt das Modell aus oder ist es unsicher, greift definiertes Regelverhalten. Das Produkt bleibt bedienbar.
Monitoring im Betrieb
Modellqualität wird nach dem Launch gemessen, Fehlentscheidungen werden erfasst und fließen in die Verbesserung ein.
EU AI Act im Blick
Regulatorische Anforderungen werden früh eingeordnet, damit Compliance keine nachträgliche Baustelle wird.
Vom Experiment zum Produkt
Ein überzeugender AI-Prototyp ist noch kein zuverlässiges Produkt.
Der Weg von der Demo zur belastbaren Produktfunktion folgt bei uns zehn Schritten:
Finden wir heraus, welche AI-Funktion für Ihr Produkt wirklich sinnvoll ist.
Der Connected Product Blueprint bewertet Ihre Architektur, Ihre Daten und Ihre AI-Chancen in 7 bis 10 Arbeitstagen, mit priorisierter Roadmap statt Buzzwords.