Bla bla
Let me see
Wir sind der Wegbereiter für Industrial AI
NEUROLOGIQ begleitet Industrieunternehmen auf dem gesamten Weg von der ersten Idee bis zur erfolgreichen Implementierung intelligenter Systeme. Unser Fokus liegt auf konkreten Praxisanwendungen: für alle, die KI nicht nur testen, sondern nachhaltig in Prozesse, Produkte und Geschäftsmodelle integrieren möchten.
Jedes Projekt ist einzigartig. Gemeinsam mit Ihnen entwickeln wir eine individuelle Roadmap, die exakt auf die Anforderungen und Ziele Ihres Unternehmens zugeschnitten ist. Statt standardisierter Lösungen bieten wir passgenaue Konzepte, die echten Mehrwert schaffen.
Unser Workflow
Wir beraten nicht - wir setzen industrielle KI um
Wer ohne Strategie einfach drauflos Künstliche Intelligenz anwendet, wird höchstwahrscheinlich scheitern. Die erfolgreiche Implementierung intelligenter Systeme erfordert ein strukturiertes Vorgehen, bei dem passgenaue, individuelle Anwendungen ermittelt werden. Dabei steht die schnelle Erarbeitung spürbarer Ergebnisse immer im Fokus. Bei NEUROLOGIQ begleiten wir Sie durch folgende vier Phasen:
Erfolgreiches KI-Projekt in 4 Steps
Mit unserem Industrial AI Assessment schaffen wir strategische Entscheidungsgrundlagen und minimieren mögliche Risiken. Wir bewerten Ihren aktuellen Digitalisierungs- und Automatisierungsgrad, analysieren vorhandene Datenquellen und prüfen Ihre IT/OT-Infrastruktur.
Was in dieser Phase enthalten ist:
- Ist-Analyse und Reifegradbewertung Ihrer Organisation
- gemeinsame Erarbeitung möglicher Use Cases
- Bewertung ausgewählter Use Cases hinsichtlich Machbarkeit, Aufwand und Nutzen
- Prüfung erster technischer und organisatorischer Voraussetzungen für die Umsetzung
- Roadmap-Entwicklung für Pilotprojekte
Ergänzend bieten wir Ihnen KI-Workshops zur Wissensvermittlung und Teamqualifizierung an.
Mit unserer KI-Beratung begleiten wir Sie strategisch und fachlich während der gesamten Projektdauer. Wir entwickeln maßgeschneiderte Datenstrategien und beraten Sie zur optimalen Verknüpfung von Datenquellen.
Unsere Leistungen in der Data- und Strategy-Phase:
- Use-Case-Begleitung und Priorisierung mit Fokus auf Nutzen und Umsetzbarkeit
- Anforderungsübersetzung zwischen Fachbereich und Technik
- Datentesting und Data-Understanding für optimale Datenqualität und -konsistenz
- Datenstrategie, Governance und Compliance (inkl. EU AI Act)
- Technologieauswahl und Architekturberatung
- Change-Management und Schulungen für nachhaltige Akzeptanz
- Begleitung und Beratung interner Teams bei eigenen Umsetzungsprojekten
Im Industrial AI Engineering überführen unsere KI-Experten und -Expertinnen gemeinsam mit Ihnen funktionale und technische Rahmenbedingungen in modellierbare Strukturen. Wir schlagen die Brücke zwischen Data-Engineering und industrieller Realität.
Unser Engineering-Prozess:
- Problemanalyse & Systemplanung: Wir übersetzen Ihre industriellen Herausforderungen in technische Lösungsansätze und planen die passende IT-Architektur für Ihr Unternehmen.
- Datenverständnis & Merkmalsentwicklung: Wir lernen Ihre Daten kennen, verstehen Zusammenhänge und entwickeln aussagekräftige Kennzahlen aus Ihren Rohdaten.
- Entwicklung intelligenter Modelle: Wir entwickeln maßgeschneiderte KI-Systeme, die perfekt zu Ihren Prozessen passen – oft kombiniert mit bewährten Industriestandards und branchenspezifischen Best Practices.
- System-Integration: Wir entscheiden, abhängig von den Anforderungen an Funktionalität und IT, gemeinsam, ob die Lösung direkt an der Maschine oder in der Cloud läuft, und sorgen für schnelle Reaktionszeiten.
- Produktive Umsetzung: Wir bauen vollständige, funktionierende Systeme mit Schnittstellen zu Ihren bestehenden Anlagen und Softwarelösungen.
- Absicherung & Tests: Wir führen ausgiebige Proofs of Concept durch, entwickeln ausfallsichere Systeme und sorgen dafür, dass unsere Lösungen belastbar funktionieren.
Wir entwickeln funktionale Prototypen und praxisnahe Demonstratoren, die den konkreten Nutzen der Anwendung greifbar machen. Unsere Expertinnen und Experten für Künstliche Intelligenz unterstützen Sie bei der Integration in bestehende Geschäftsmodelle.
Produktive Umsetzung:
- MLOps & Modell-Lebenszyklusmanagement: Automatisierung von Training, Validierung und Deployment
- Explainable AI & Robustheitstests: Integration von Erklärbarkeitstools und Bias-Erkennung
- Business-Modell-Integration: Entwicklung nachhaltiger Konzepte zur Operationalisierung von Daten
- Kontinuierliche Weiterentwicklung: Skalierung zu eigenständigen Modulen und neuen Use Cases
Unsere Case Studies
