Standardsoftware und generische Datenplattformen stoßen in der industriellen Messtechnik an Grenzen: unterschiedliche Messverfahren, heterogene Prüfstände, wachsende Datenvolumen und strengere Qualitätsanforderungen. Der Mehrwert entsteht erst, wenn Messdaten, Prüfprozesse und Qualitätssysteme nahtlos zusammenspielen – nicht nur nebeneinander existieren.
In der Praxis zeigen sich typische Herausforderungen:
Für Hersteller und Betreiber entsteht der eigentliche Wettbewerbsvorteil, wenn Messdaten nicht nur erfasst, sondern durch passgenaue Software in bessere Prozesse, höhere Qualität und neue Services verwandelt werden.
Aus unserer langjährigen Zusammenarbeit mit Unternehmen wie der Philipp Hafner GmbH wissen wir, wie die Mess- und Prüftechnik tickt – von der Parametrierung bis zur Q-DAS-Anbindung.
Durch unsere KI-gestützte Softwareentwicklung liefern wir Features bis zu 3x schneller. Sie können eher testen und erhalten früher User-Feedback – solange Änderungen noch günstig sind.
Wir sind überzeugt: Auch in der KI-Ära muss industrielle Software Jahrzehnte laufen. Daher gilt unser Clean-Code-Standard auch für KI-generierten Code. Für nachhaltige Lösungen, statt Wegwerf-Software.
Quellcode, Konzepte, Designs sowie die KI-Entwicklungsumgebung gehören Ihnen. Sie könnten morgen im eigenen Team weiterarbeiten. Wir halten Kunden über Ergebnisse, nicht über Abhängigkeit.
Zugekaufte Standardsoftware oder gewachsene Eigenentwicklungen (C++, VB6, MFC) durch moderne .NET-Lösungen ersetzen – schrittweise per Migration oder Refactoring, ohne den laufenden Betrieb zu gefährden. Das Ergebnis: wartbare Software, die langfristig erweiterbar bleibt.
Unterschiedliche Experten brauchen unterschiedliche Sichten auf dasselbe System: Parametrierung, Live-Daten, Fehlerdiagnose und Auswertungen – intuitiv, touch-optimiert und markenkonform. Wir gestalten Oberflächen entlang echter Nutzungsszenarien, nicht entlang technischer Möglichkeiten.
Sensoren, Steuerungen und Messgeräte über OPC UA, Feldbus oder proprietäre Schnittstellen anbinden – Echtzeitdaten performant verarbeiten und nahtlos in MES, CAQ oder ERP überführen. Das Ergebnis: durchgängige Datenflüsse statt isolierter Insellösungen.
Messdaten zentral erfassen, strukturiert verwalten und rollenbasiert auswerten – von der Inline-Messung über SPC bis zur Endprüfung. Archivierung, Rückverfolgbarkeit und vergleichbare Auswertungen über Maschinen, Linien und Standorte hinweg machen aus Rohdaten belastbare Entscheidungsgrundlagen.
Gemeinsam analysieren wir Ihre Prozesse und identifizieren Ihre Anwendungsfälle. Daraus leiten wir Ideen für Softwarelösungen ab. Haben Sie bereits eine konkrete Idee, prüfen wir diese auf Business-Tauglichkeit sowie technische Umsetzbarkeit.
Wir konzipieren Ihre Software-Lösung als Schnittmenge aus Business-, Technologie- und Nutzeranforderungen. Das Ergebnis ist ein durchdachtes Lösungskonzept aufbereitet als maschinenlesbarer Knowledge-Graph – perfekt geeignet für die Entwicklung mit KI-Agenten.
Entwicklung im Dual Track Agile: In unserer KI-Entwicklungsumgebung übernehmen KI-Agenten Routine, Code und Tests nach Clean-Code-Standard. Unsere Experten konzipieren, prüfen und reichern den Knowledge-Graph kontinuierlich an.
Wir betreiben und warten Ihre Software, überwachen die System-Performance und sorgen mit regelmäßigen Updates und technologischer Weiterentwicklung für einen nachhaltigen, sicheren Betrieb.
Ein Softwareprojekt lohnt sich, wenn veraltete Messsoftware Engpässe erzeugt, Messdaten in isolierten Systemen liegen, neue Prüfstand-Konfigurationen zu lange dauern oder Qualitätsanforderungen mit vorhandenen Tools nicht mehr abbildbar sind. Typische KPIs: reduzierte Prüfzeiten, weniger Ausschuss, schnellere Freigabeprozesse, geringerer Einarbeitungsaufwand und weniger manuelle Dokumentation.
Die größten Risiken sind unklare Anforderungen, fehlende Einbindung von Messtechnikern und Anlagenbedienern, Unterschätzung von Integrationsaufwänden bei heterogenen Prüfständen sowie ein zu großer Schritt bei Legacy-Migrationen. Wir reduzieren diese Risiken durch frühe Nutzereinbindung (Dual Track Agile), klare Schnittstellendefinition, schrittweise Migration statt Big Bang und inkrementelle Releases – so erhalten Sie frühzeitig Feedback statt böser Überraschungen am Ende.
Ja. Wir haben Erfahrung mit der Integration unterschiedlichster Sensorik, Steuerungen und Messgeräte – über OPC UA, Feldbusanbindungen oder proprietäre Schnittstellen. Echtzeitdaten werden performant verarbeitet und in MES, CAQ oder ERP überführt. Die bestehende Infrastruktur wird nicht pauschal ersetzt, sondern sinnvoll in eine durchgängige Softwareplattform eingebunden.
Ja. Ob zugekaufte Standardsoftware oder gewachsene Eigenentwicklung in C++, VB6 oder MFC – wir planen Migration und Refactoring so, dass der laufende Betrieb nicht gefährdet wird.
Wir berücksichtigen branchenübliche Normen wie ISO 9001, IATF 16949 und GxP-Anforderungen, ebenso wie aktuelle Cybersecurity-Regularien (CRA, NIS2). Audit-Trail, Datenintegrität, revisionssichere Dokumentation und nachweisbare Messalgorithmen durch automatisierte Tests fließen von Beginn an in die Architektur ein.
Üblich sind Ansprechpartner aus Produkt/Entwicklung, Anwendungstechnik oder Service, IT und bei Bedarf Instandhaltung oder Qualität. Entscheidend ist weniger die Teamgröße als klare Zuständigkeiten und Entscheidungswege. Fachliches Wissen zu Prüf- und Messtechniken ist ebenso wichtig wie Know-how zu Integration und Betrieb. Regelmäßiger Austausch zwischen den Beteiligten trägt stark zum Erfolg bei.
Prüfstände ändern sich: neue Sensoren, andere Aktoren, geänderte Messabläufe. Mit modularer Architektur und dynamisch ladbaren Plug-ins lassen sich Erweiterungen einbinden, ohne die gesamte Software neu kompilieren zu müssen. So verkürzen Sie die Time-to-Market bei neuen Prüfstand-Varianten und bleiben technologisch flexibel.
Klein und klar begrenzt: ein überschaubarer Anwendungsfall mit erkennbarem Nutzen – z. B. definierte Messvorgänge, ein Pilotkunde oder ein klarer Service-Use-Case. Ziel ist es schnelle fundierte Erkenntnisse und Erfahrung mit Technik, Organisation und Schnittstellen zu erhalten. Ein solcher Start senkt Risiken und macht den tatsächlichen Nutzen besser bewertbar. Danach lässt sich die Software gezielt erweitern – um weitere Prozesse, Maschinen, Regionen, Datenquellen oder Funktionen.
Die Dauer hängt stark vom Umfang, der bestehenden Systemlandschaft und dem Integrationsaufwand ab – von wenigen Monaten für fokussierte Erweiterungen bis zu längeren Laufzeiten für umfassende Plattformen oder viele Schnittstellen. Pilotprojekte liefern früh belastbare Ergebnisse und helfen, Aufwand und Roadmap realistisch einzuordnen.
KI in der Industrie ist kein Zukunftsthema mehr, aber wo lohnt sich der Einstieg wirklich? Dieses Whitepaper zeigt 20 anonymisierte Praxisbeispiele, wo KI heute in Kernprozessen messbaren Mehrwert liefert – von Qualitätssicherung über Predictive Maintenance bis zur intelligenten Produktionsplanung.
