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Praxisbeispiele

Projekte, aus denen unsere Erfahrung stammt

KI in der Fahrzeugdiagnose, MES in 18 Werken, Produktionssteuerung in der Cloud, KI-gestützte Entwicklung im Team: Projekte, die unser Gründer in verantwortlicher Rolle umgesetzt hat. Die Zahlen sind echt, Kundennamen nennen wir nicht.

Sieben Projekte aus Automotive und Fertigung

Die Praxisbeispiele stammen aus Projekten, die unser Gründer in verantwortlicher Rolle bei Herstellern und Zulieferern umgesetzt hat: als Product Owner, Solution Architect und Projektleitung. Sie liefen nicht im Auftrag von Amperbytes AI. Wir beschreiben sie, weil sie zeigen, woher unsere Methoden kommen: KI-Funktionen mit gemessener Qualität, Rollouts über viele Werke und Plattformen, die im Betrieb bestehen.

Jedes Beispiel folgt derselben Struktur: Ausgangslage, Aufgabe, Lösung, Ergebnis und was sich daraus auf andere Vorhaben übertragen lässt. Am Ende steht jeweils die Leistung, in der wir diese Erfahrung heute für Unternehmen in München und Bayern einsetzen.

KICloudMES

Schreibtisch mit zwei Monitoren, die ein Diagramm einer Retrieval-Pipeline aus vernetzten Knoten und Dokumenten zeigen

KI · Automotive

KI-Assistent mit Retrieval für die Fahrzeugdiagnose

LLM-Assistent mit Retrieval (RAG) für einen Diagnose-Service auf Google Cloud, Antwortqualität per KPIs gemessen. Praxisbeispiel unseres Gründers.

  • 15.000+ Nutzer des Diagnose-Service pro Monat
  • 14 Personen Teamgröße
  • Produktiv Status
Symbolbild: Drei Personen von hinten vor einem großen Wandmonitor mit Monitoring-Dashboard aus Linien, Messanzeigen und farbigen Kacheln, im Vordergrund ein Laptop

KI · Automotive

ML-Empfehlungssystem für die Fahrzeugdiagnose

ML-Empfehlungssystem für die Fahrzeugdiagnose, mit dem Fachbereich identifiziert, produktiv gesetzt, per KPIs gemessen. Praxisbeispiel unseres Gründers.

  • 15.000+ Nutzer der Plattform pro Monat
  • Produktiv Status
  • Auf Basis von Messwerten Tuning-Entscheidungen
Rechenzentrumsgang, der von alten Legacy-Serverschränken in ein modernes, hell beleuchtetes Rechenzentrum übergeht

Cloud · Automotive

Shift-to-Cloud eines Legacy-Diagnosesystems

Legacy-Diagnosesystem in eine Microservice-Plattform auf Google Cloud überführt, mit CI/CD, Containern und Terraform. Praxisbeispiel unseres Gründers.

  • 15.000+ Nutzer des Diagnose-Service pro Monat
  • 14 Personen Teamgröße
  • Über CI/CD-Pipelines Deployments
Elektronikfertigungslinie mit Bestückungsautomaten, Leiterplatten auf einem Förderband und einem Industrie-Tablet mit Produktionsdashboard im Vordergrund

MES · Hausgerätefertigung

MES-Plattform vom Pilotwerk zum Konzernstandard

MES als IT-Service vom Pilotwerk zum Konzernstandard, mit ERP-Anbindung, Schnittstellenkonzept und werksweisem Rollout. Praxisbeispiel unseres Gründers.

  • 18 weltweit Werke produktiv (Stand 2022)
  • 6 + 5 Personen Geführtes Team
  • Siebenstellig Budgetverantwortung
Entwicklerarbeitsplatz mit Ultrawide-Monitor, Code-Editor und einer Webanwendung mit Karten, Diagrammen und Tabellen auf dem zweiten Bildschirm

MES · Hausgerätefertigung

Cloud-Plattform: Produktionssteuerung und Firmware-Flashing

Cloud-Plattform auf Google Cloud und Firebase für Produktionssteuerung und Firmware-Flashing in der Fertigungslinie. Praxisbeispiel unseres Gründers.

  • 1.000+ Nutzer pro Tag (Stand 2022)
  • 8 Werke (Stand 2022)
  • Direkt in der Linie Firmware-Flashing
Symbolbild: Handscanner liest per Laserstrahl einen Data-Matrix-Code auf einer Leiterplatte, die auf dem Förderband einer SMT-Linie liegt

MES · Automobil- und Elektronikzulieferer

SMT-Linien aufbauen und mit MES-Daten verbessern

SMT-Linien vom Konzept bis zum Hochlauf, bestehende Linien mit MES-Daten, IoT-Sensorik und Traceability verbessert. Praxisbeispiel unseres Gründers.

  • rund 3 Mio. Euro Investitionsvolumen pro Jahr
  • SMT-Linien vom Konzept bis zum Hochlauf Projektumfang
  • Materialfluss- und Taktzeitanalysen auf MES-Daten Datenbasis
Entwickler von hinten am Schreibtisch, Laptop mit Code-Editor und KI-Chat-Panel, zweiter Monitor mit Pipeline-Visualisierung

KI · Automotive

KI-gestützte Entwicklung im internationalen Team eingeführt

GitHub Copilot, Claude Code und Coding-Agenten im Team eingeführt, mit Compliance, Enablement und Azure Pipelines. Praxisbeispiel unseres Gründers.

  • 14 Personen, international Teamgröße
  • Täglich im gesamten Team Nutzung heute
  • Unverändert für generierten Code Review- und Teststandard

Ähnliches Vorhaben geplant?

Erzählen Sie uns, wo Sie stehen. Wir sagen Ihnen, was aus diesen Projekten auf Ihre Situation übertragbar ist.