SERVICE
Machine Learning Solutions
Maßgeschneiderte KI-Modelle für echte Ergebnisse
OptaMind entwickelt individuelle KI-Lösungen für Unternehmen – von Predictive Maintenance über Forecasting bis hin zu Anomalie-Erkennung und Bildanalyse. Präzise, schnell und skalierbar.
Keine Standard-Tools. Keine One-Size-Fits-All-Ansätze.
Sondern KI, die wirklich funktioniert.
Unternehmen besitzen mehr Daten als je zuvor, aber nur wenige nutzen ihr volles Potenzial. Als High-End KI Boutique entwickeln wir individuelle Machine-Learning-Modelle, die optimal zu Ihren Prozessen, Datenstrukturen und Zielen passen.
Was wir anbieten
Unsere ML-Kernkompetenzen für Ihren Erfolg
Anomaly Detection
Wir entwickeln Modelle, die automatisch Unregelmäßigkeiten erkennen, ob im Maschinenverhalten, in Finanztransaktionen oder in Produktionsprozessen.
Nutzen: Früherkennung von Fehlern, Kostenreduzierung, Qualitätssteigerung.
Image Classification & Bildanalyse
Deep-Learning-basierte Bildmodelle, die Objekte, Schäden, Qualitätsabweichungen oder Dokumente automatisch identifizieren.
Nutzen: Massive Zeitersparnis, Fehlerreduktion, Automatisierung visueller Prozesse.
Forecasting (Zeitreihenprognosen)
Moderne Time-Series-Modelle (LSTM, Transformer, Prophet etc.) für Vorhersagen wie Nachfrage, Energieverbrauch oder Preisentwicklung.
Nutzen: Planbarkeit, bessere Geschäftsentscheidungen, optimierte Ressourcen.
NLP, Natural Language Processing
KI, die Sprache versteht: Dokumentanalyse, automatische Zusammenfassungen, Stimmungsanalysen und intelligente Suchfunktionen.
Nutzen: Zeitersparnis, Automatisierung repetitiver Aufgaben, höhere Effizienz.
Predictive Maintenance
Kombination aus Sensorik, Zeitreihen und ML-Modellen, um Maschinenausfälle vorherzusagen, bevor sie auftreten.
Nutzen: Weniger Stillstand, geringere Wartungskosten, höhere Anlagenverfügbarkeit.
Praxisnahe Anwendungsfälle
Echte Probleme, gelöst mit Machine Learning
Predictive Maintenance
Produktionslinie
Problem: Ein mittelständisches Produktionsunternehmen kämpfte mit ungeplanten Maschinenausfällen.
Lösung: Sensordaten-Analyse, Zeitreihenmodelle + Anomaly Detection, Dashboard für Wartungszeitpunkte.
Ergebnis:
- → 35 % weniger Ausfälle
- → Wartungskosten massiv reduziert
Qualitätskontrolle
Bildanalyse
Problem: Ein Unternehmen musste täglich hunderte Bauteile manuell prüfen.
Lösung: Image Classification & Detectron-Modelle, Automatische Fehlererkennung, Integration in bestehende Systeme.
Ergebnis:
- → 90 % weniger manuelle Prüfzeit
- → Präzision: über 97 %
Absatz- und Preisforecasting
Handel
Problem: Ein Händler wollte seine Warenverfügbarkeit optimieren.
Lösung: ML-gestützte Forecasting-Modelle, Berücksichtigung saisonaler Effekte, Berechnung optimaler Bestellmengen.
Ergebnis:
- → 15 % weniger Überlagerung
- → bessere Planbarkeit
Projektablauf
Ihr Weg zur erfolgreichen KI-Lösung
Kostenfreies Erstgespräch
Wir lernen Ihre Herausforderungen kennen.
Datenanalyse & Machbarkeitsprüfung
Wir prüfen Ihre Daten und das Potenzial.
Schneller ML-Prototyp (MVP)
Erste Ergebnisse nach wenigen Tagen.
Modelltraining & Optimierung
Feintuning für maximale Präzision.
Integration
API, Dashboard, Software oder Automatisierung.
Monitoring & Verbesserung
Kontinuierliche Überwachung und Updates.
Unsere Pakete
Transparente Angebote für Ihren Einstieg in Machine Learning
Machine Learning PoC (Proof of Concept)
Basic ML PoC
Der schnelle Einstieg
- Definition von 1 klaren ML-Use-Case
- Datenaudit + Datenbereinigung (Basic)
- Training eines Modells (z. B. Klassifikation, Regression)
- Erste KPIs: Accuracy, F1, MAPE etc.
- Präsentation der Ergebnisse mit Handlungsempfehlungen
- Keine Deployment-Komponenten
Advanced ML PoC
Tiefgehende Analyse
- Use-Case-Workshop + Modellierungsstrategie
- Data Cleaning + Feature Engineering
- Vergleich von 2–3 ML-Modellen
- Evaluierung auf mehreren KPIs
- EDA + Visualisierungen
- Mini-Dashboard (z. B. Streamlit) zur Demonstration
Premium ML PoC
High-End & Vorbereitung Production
- Vollständige Datenaufbereitung (Missing Values, Outlier)
- Vergleich 3–5 Modelle inkl. Hyperparameter Tuning
- Experiment Tracking (Weights & Biases o. ä.)
- Explainability (SHAP, Feature Importances)
- Kleine API (nur Demo, nicht produktiv)
- PoC-Dokumentation & Roadmap zur Production
Basic ML PoC
Der schnelle Einstieg
- Definition von 1 klaren ML-Use-Case
- Datenaudit + Datenbereinigung (Basic)
- Training eines Modells (z. B. Klassifikation, Regression)
- Erste KPIs: Accuracy, F1, MAPE etc.
- Präsentation der Ergebnisse mit Handlungsempfehlungen
- Keine Deployment-Komponenten
Advanced ML PoC
Tiefgehende Analyse
- Use-Case-Workshop + Modellierungsstrategie
- Data Cleaning + Feature Engineering
- Vergleich von 2–3 ML-Modellen
- Evaluierung auf mehreren KPIs
- EDA + Visualisierungen
- Mini-Dashboard (z. B. Streamlit) zur Demonstration
Premium ML PoC
High-End & Vorbereitung Production
- Vollständige Datenaufbereitung (Missing Values, Outlier)
- Vergleich 3–5 Modelle inkl. Hyperparameter Tuning
- Experiment Tracking (Weights & Biases o. ä.)
- Explainability (SHAP, Feature Importances)
- Kleine API (nur Demo, nicht produktiv)
- PoC-Dokumentation & Roadmap zur Production
Machine Learning Production (Deployment)
Basic ML Production
Live-Gang
- Deployment eines validierten Modells
- API-Endpoint (REST) oder Batch Pipeline
- Basic MLOps: Logging + Monitoring
- Skalierbares Hosting (Docker/Serverless)
- CI/CD Setup (Basic)
- Nutzerzugänge & Rechteverwaltung
- Kurze Schulung für das Team
Advanced ML Production
Professional MLOps
- Vollständiges End-to-End MLOps Setup
- Datenpipelines (ETL/ELT) + Feature Store
- Monitoring: Drift Detection, Model Health
- Automatisierte Retraining-Pipeline
- A/B Testing + Model Registry
- Integration ins CRM/ERP/BI-System
- 30 Tage Post-Deployment Support
Premium ML Production
Enterprise Scale
- Enterprise-fähige ML-Plattform
- Skalierbare Cloud-Architektur (AWS/GCP/Azure)
- Echtzeit-Inferenz + Batch-Pipelines
- Vollautomatisierter Retraining-Loop
- Security & Compliance Checks
- Redundanz, Failover & Hochverfügbarkeit
- Management-Dashboard + Alerting
Basic ML Production
Live-Gang
- Deployment eines validierten Modells
- API-Endpoint (REST) oder Batch Pipeline
- Basic MLOps: Logging + Monitoring
- Skalierbares Hosting (Docker/Serverless)
- CI/CD Setup (Basic)
- Nutzerzugänge & Rechteverwaltung
- Kurze Schulung für das Team
Advanced ML Production
Professional MLOps
- Vollständiges End-to-End MLOps Setup
- Datenpipelines (ETL/ELT) + Feature Store
- Monitoring: Drift Detection, Model Health
- Automatisierte Retraining-Pipeline
- A/B Testing + Model Registry
- Integration ins CRM/ERP/BI-System
- 30 Tage Post-Deployment Support
Premium ML Production
Enterprise Scale
- Enterprise-fähige ML-Plattform
- Skalierbare Cloud-Architektur (AWS/GCP/Azure)
- Echtzeit-Inferenz + Batch-Pipelines
- Vollautomatisierter Retraining-Loop
- Security & Compliance Checks
- Redundanz, Failover & Hochverfügbarkeit
- Management-Dashboard + Alerting
ML Monitoring & Continuous Training
Bereit für echte KI?
Lassen Sie uns gemeinsam Ihre Daten analysieren und maßgeschneiderte Neuronale Netze für Ihre spezifischen Anwendungsfälle entwickeln.
Häufig gestellte Fragen
Der PoC (Proof of Concept) prüft die Machbarkeit und liefert ein erstes Modell. Die Production-Phase integriert dieses Modell fest in Ihre Systeme für den dauerhaften Live-Betrieb.
Ein Basic PoC ist oft schon in 1-2 Wochen realisierbar. Komplexere Production-Lösungen dauern je nach Umfang 4–12 Wochen.
Oft reichen bereits bestehende historische Daten (Excel, CSV, Datenbanken). Wir prüfen im Erstgespräch, ob Ihre Daten für einen PoC ausreichen.
Die Pakete dienen als Orientierung. Wir passen den Umfang selbstverständlich exakt an Ihre Bedürfnisse und Ihre Datenlage an.
Ja, absolut. Wir stellen APIs (REST/GraphQL) bereit oder integrieren die Modelle direkt in Ihre bestehende Infrastruktur (Cloud oder On-Premise).
Sie erhalten einen ausführlichen Report und eine Empfehlung. Sie entscheiden dann risikofrei, ob Sie das Modell in die Production-Phase überführen möchten.