Ai Produktion Berlin X9

Skalierbare KI-Fertigungsumgebungen für industrielle Anwendungen: Edge-Deployment, Qualitätsprüfung mit Vision-Systemen und optimierte Multiplikation von Produktionskapazitäten.

Wir kombinieren fortschrittliche neuronale Netze, robuste Edge-Hardware und integrative Software, um Produktionslinien in Berlin und Umgebung zu transformieren.

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Produktionseinheit X9 — modulare AI-Edge-Module

Leistungsübersicht

Edge-Optimierung

Low-latency Inferenz nahe an der Produktionslinie, optimiert für zuverlässige Entscheidungstreffer in Echtzeit.

Sicherheit & Robustheit

Hochverfügbare Hardware, isolierte Container und Monitoring-Stacks für kontinuierliche Produktionssicherheit.

Skalierung & Multiplikation

Skalierbare Deployments ermöglichen schnelle Erweiterung von Pilotprojekten auf Serienproduktion.

Technologie-Stack

Unsere Plattform vereint praxiserprobte AI-Modelle (Computer Vision, defect detection), optimierte Inferenz-Engines und ein Orchestrierungs-Framework für Edge-Clusters.

Optimierte Modelle für begrenzte Ressourcen
Containerisierung und Over-the-Air-Updates
Datensicherheit nach deutschen und EU-Richtlinien

Hardened Edge-Server

Produktionsablauf (Accordion)

Wir starten mit einer Analyse Ihrer Linie, erstellen Datensätze und validieren Modelle in einer Pilotumgebung.

Integration in bestehende SPS/Leitsysteme, Deployment der Inferenz-Services auf Edge Devices.

Rollout über mehrere Linien, KPI-Dashboards und kontinuierliches Modell-Update durch MLOps-Prozesse.

Galerie & Anwendungsbeispiele

Inline-Inspektion

Präzise Defekterkennung

Automatisiertes Sortieren

Team & Kontaktperson

Dr. Ina Weber — Leiterin Produktion & KI-Integration

Erfahrung in industrieller Automatisierung, maschinellem Lernen und Edge-Deployment. Ansprechpartnerin für Pilotprojekte in Berlin.

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Häufige Fragen

Welche Reaktionszeiten sind realistisch?

Bei Edge-Deployment erreichen unsere Module Latenzen im Bereich von Millisekunden bis wenigen 10 ms, abhängig vom Use-Case.

Wie erfolgt die Datensicherung?

Lokale Speicherung kombiniert mit verschlüsselter, selektiver Cloud-Synchronisation gemäß GDPR-Standards.

Wie schnell skaliert ein Pilot?

Pilotphasen dauern typischerweise 6–12 Wochen, gefolgt von gestaffeltem Rollout innerhalb weniger Monate.

Welche Integrationsaufwände entstehen?

Integration variiert je nach SPS/Leitsystem; wir liefern standardisierte Adapter und bieten vollständige Systemintegration an.

Technische Daten (Schnellübersicht)

Komponente	Speziifikation	Skalierbarkeit
Edge-Server	8–16 CPU-Kerne, 8–32 GB RAM, optional GPU	modular, Clusterfähig
Vision Kameras	Globale Shutter, 2–12 MP	Linienparallel bis 8 Kameras
Software	Container-basiert, MLOps Pipelines	Cloud- und On-Prem-Synchronisation

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