• KI-Planung einfach gemacht: Unsere Lösungen lassen sich nahtlos in Ihre bestehende MES, PPS, oder APS Software integrieren. Sie liefern optimierte und nachvollziehbare Planungsergebnisse – ganz ohne eigene KI-Entwicklung. KI wird zum 24/7-Sparringspartner, der kontinuierlich unterstützt und entlastet.
  • Komplexität beherrschbar machen: Viele kombinatorische Probleme in der Produktionsplanung sind für klassische Methoden zu aufwendig. Mit unseren Ansätzen lassen sich selbst hochkomplexe Szenarien effizient lösen - automatisiert, und in kürzester Zeit.
  • Zahlen statt Bauchgefühl: Mathematische Optimierung liefert belastbare Entscheidungen: höhere Termintreue, geringere Rüstzeiten, optimale Lagerauslastung, und mehr. So entstehen nicht nur schnellere, sondern auch nachweislich bessere Ergebnisse.
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Unsere Lösungen im Einsatz

Wir lösen typische Herausforderungen der Produktionsplanung, von der Feinplanung über die Ressourcenzuweisung bis hin zur Produktionsnivellierung. Unsere Algorithmen können Produktionspläne nicht nur vollständig neu erstellen, sondern auch bestehende – manuell erstellte – Pläne gezielt verbessern.

Feinplanung

Visualisierung Setup Time Optimisation
Visualisierung Food Production Scheduling
Visualisierung Process Industry Scheduling
Visualisierung Paint Shop Scheduling
Visualisierung Artificial Teeth Scheduling

Interessieren Sie sich für eine unserer Optimierungslösungen? Oder möchten Sie eine anderes Planungsthema angehen?

Sprechen wir darüber – in einem gemeinsamen Gespräch finden wir heraus, was für Sie sinnvoll ist.

Sprechen wir darüber

Einfache Integration

AI …

Die Produktionsplanung ist voll von komplexen Optimierungsproblemen. Es braucht Lösungen, die intelligent, effizient, und robust sind.
  • Mathematische Optimierung: Verfahren wie Constraint Programming und Integer Programming liefern exakte, nachvollziehbare Lösungen – ideal für strukturierte Planungsprobleme mit klaren Nebenbedingungen.
  • Metaheuristiken: Methoden wie Simulated Annealing durchwandern große Suchräume effizient und bieten eine flexible Alternative, wenn klassische Verfahren an ihre Grenzen stoßen.
  • Machine Learning: Algorithmen, die aus Daten lernen, sich anpassen, und dynamisch bessere Entscheidungen treffen. Ergänzt mathematische Optimierungsverfahren durch intelligente, datengetriebene Unterstützung.

… as-a-Service

Unsere Lösungen lassen sich einfach in Ihr Planungsmodul integrieren – es muss lediglich die Schnittstelle eingerichtet werden. Kein aufwendiges Projekt, keine tiefgreifenden Anpassungen.

  • Input: Ihre Planungsdaten – z. B. Aufträge, Ressourcen, Rüstzeiten – werden über eine REST-API an unsere KI übergeben. Der Aufruf kann direkt in die bestehende Software eingebaut werden.
  • Optimierung: Die KI verarbeitet die Daten und berechnet eine optimierte Lösung – schnell, zuverlässig und transparent. Dabei werden komplexe Zusammenhänge automatisch berücksichtigt.
  • Output: Das Ergebnis ist ein optimierter Produktionsplan, der über die API zurückgeliefert wird – bereit zur Anzeige, Weiterverarbeitung oder Übergabe an nachgelagerte Systeme.

Umfassende Expertise

Wissenschaftlich fundiert

Durch den regelmäßigen Austausch mit wissenschaftlichen Partnern fließen aktuelle Forschungsergebnisse direkt in unsere Entwicklung ein – für Lösungen, die technologisch führend und wissenschaftlich fundiert sind.

Logo der Technischen Universität Wien mit den Buchstaben TU WIEN und dem Schriftzug Technische Universität Wien Vienna University of Technology
Von 2017 bis Anfang 2025 war unser Christian Doppler-Labor am Institut für Logic and Computation der TU Wien angesiedelt. Gemeinsam mit Bosch und Ximes haben wir dort Grundlagenforschung zu neuen Algorithmen und dem Einsatz von KI in der Produktionsplanung betrieben. Seit 2024 finanzieren wir eine Doktoratsstelle im Doctoral College iCAIML – und bleiben so auch bei Themen wie Hyperheuristics und automatisierter Algorithmenselektion eng mit der Forschung verbunden.
Schwarz-weiße Linienzeichnung eines Fächers mit fünf Segmenten
Gemeinsam mit dem Karlsruher Institut für Technologie (KIT) forschen wir an Verfahren zur energetischen Flexibilisierung industrieller Prozesse. Ziel ist es, KI-gestützte Methoden zu entwickeln, die energieintensive Produktionen netzdienlicher und nachhaltiger machen. Die Zusammenarbeit verbindet unsere langjährige Expertise in APS mit der Spitzenforschung des KIT im Bereich Energy-System-Design. Als Umsetzungspartner bringen wir Forschungsergebnisse in die industrielle Praxis – für eine zukunftsfähige Produktion.
Schriftzug 'UNIVERSITÄT DUISBURG ESSEN' in weißer Großschrift auf dunkelgrauem Rechteck

Auszug Forschungsgebiete

  • Stochastische Modellierung
  • Kapazitätsplanung
Schwarz-weiße Grafik mit stilisiertem Buchstaben U und Pfeil nach oben neben dem Schriftzug 'UNIVERSITÄT SIEGEN'

Auszug Forschungsgebiete

  • Human Factors
  • Industrie 4.0
  • Entscheidungsanalyse
  • Projektmanagement

Praxis erprobt

Dank unserer langjährigen Erfahrung aus zahlreichen Industrieprojekten wissen wir genau, worauf es in der Produktionsplanung ankommt.Wir kennen die spezifischen Anforderungen und typischen Herausforderungen aus vielen Branchen, von der Mischfutterproduktion bis hin zur Lebensmittelindustrie, von Kosmetik & Pharma bis zur Elektronikfertigung.Unsere Lösungen sind praxisbewährt, robust und flexibel genug, um sowohl in komplexen Produktionsumgebungen als auch in Softwareprodukten für diese Branchen echten Mehrwert zu liefern.

Zwei offene Hände halten ein leuchtendes, vernetztes Wolkensymbol

Erfolgreiche Softwareintegrationen

Häufige Fragen zu AI-as-a-Service

AI-as-a-Service lohnt sich insbesondere dann, wenn bestehende Planungssysteme keine stabilen oder wirtschaftlich optimalen Ergebnisse mehr liefern. Das ist typischerweise der Fall, wenn:

  • Produktionspläne häufig manuell angepasst werden müssen

  • Engpässe und Zielkonflikte nicht systematisch gelöst werden können

  • bestehende APS- oder Regelwerke bei hoher Komplexität an ihre Grenzen stoßen

In diesen Fällen ermöglicht AI-basierte Optimierung eine deutliche Verbesserung von Termintreue, Auslastung und Planungsstabilität.

> Wenn diese Herausforderungen aktuell bestehen, ist ein strukturierter Potenzialcheck jetzt der sinnvollste nächste Schritt.

AI-as-a-Service eignet sich für komplexe Planungsprobleme mit vielen Abhängigkeiten, Restriktionen und Zielkonflikten. Typische Anwendungsfälle sind:

  • Produktionsfeinplanung / Scheduling

  • Rüstzeitoptimierung

  • Ressourcenzuteilung (Maschinen, Werkzeuge, Personal)

  • Produktionsnivellierung und Batch-Optimierung

Überall dort, wo klassische Planungslogiken an Grenzen stoßen, schafft AI-basierte Optimierung neue Lösungsräume.

Klassische heuristische Regeln treffen Planungsentscheidungen schrittweise und lokal. AI-basierte Optimierung bewertet hingegen das gesamte Planungsszenario gleichzeitig und berücksichtigt Wechselwirkungen zwischen Ressourcen, Terminen und Restriktionen systematisch. Das Ergebnis:

  • stabilere Produktionspläne

  • bessere Auslastung

  • reduzierte Zielkonflikte

  • höhere wirtschaftliche Qualität der Planung

Ihr nächster Schritt zu optimierter Produktionsplanung durch KI

In einem strukturierten Gespräch analysieren wir Ihre Planungsherausforderungen und zeigen, wie Optimierungsalgorithmen Ihre bestehenden Systeme gezielt erweitern und messbare Verbesserungen ermöglichen.

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