Häufig gestellte Fragen

Co-Creation ist der Ansatz in hornetOS, mit dem Fachbereiche und IT gemeinsam neue Anwendungen bauen — unterstützt durch KI, ohne klassische Softwareentwicklung zu ersetzen.

Wie Co-Creation funktioniert

1. Anforderung in natürlicher Sprache — ein Werker, Meister oder Planer beschreibt, was er braucht: „Ich möchte eine Ansicht, die mir alle Aufträge mit Lieferverzug anzeigt, sortiert nach Dringlichkeit."
2. KI entwirft einen Vorschlag — Dashboard-Struktur, Datenquellen, KPIs werden vorgeschlagen
3. Gemeinsame Anpassung — der Anwender gibt Feedback, die KI verfeinert
4. Kontrolliertes Deployment — der fertige Entwurf wird aus der Sandbox in den Betrieb überführt

Was Co-Creation NICHT ist

• Kein Wildwuchs — alles passiert innerhalb der Governance-Leitplanken des stabilen Kerns
• Kein unkontrolliertes „Prompt-to-Production" — ein Freigabeschritt trennt Sandbox und Betrieb
• Kein Ersatz für IT — die IT definiert den Rahmen und gibt frei; Fachbereiche arbeiten darin

Warum das wichtig ist

Ohne Co-Creation warten Fachbereiche Monate auf neue Dashboards. Mit Co-Creation entstehen erste Versionen in Tagen — und Schatten-IT verliert ihren einzigen Grund: den Geschwindigkeitsvorteil.

Ja — hornetOS und kiki® sind so konzipiert, dass KI vollständig im eigenen Haus betrieben werden kann.

Drei Ebenen der KI-Deployment-Entscheidung

Vollständig lokal

Open-Source-Modelle laufen auf Ihrer eigenen Hardware innerhalb Ihrer Netzgrenzen. Sensible Produktionsdaten verlassen das Haus nicht. Das ist die Standard-Konfiguration von kiki®.

Hybrid kontrolliert

Lokal betriebene Modelle für sensible Daten, Cloud-Modelle (z. B. Claude, GPT-4o) über ein auditiertes Gateway für weniger sensible Anfragen. Jede Anfrage ist protokolliert und nachvollziehbar.

Gehostet in Deutschland

Für Unternehmen ohne eigene GPU-Infrastruktur: Hosting auf deutschen Servern mit denselben Datenschutzgarantien.

Was in jedem Modell gilt

• Alle Modelle, Agenten und Optimierer greifen auf dieselbe souveräne Datenbasis zu
• Jede KI-Anfrage ist protokolliert und auditierbar — AI Governance ist eingebaut
• Der Mensch entscheidet mit: Human-in-the-Loop und Guardrails begrenzen die KI

Warum das wichtig ist

Viele moderne Cloud-KI-Anbieter trainieren Modelle auf Nutzerdaten oder schließen Unternehmensgeheimnisse nicht vollständig aus. Für produzierende Unternehmen mit Know-how-Schutz und Compliance-Pflichten ist lokaler Betrieb keine Luxus-Option — sondern eine Notwendigkeit.

kiki® ist ein KI-Chatbot, der vollständig auf Ihrer eigenen Infrastruktur läuft — keine Daten verlassen Ihr Haus, keine Cloud-Verbindung, kein Datenschutzrisiko.

kiki® integriert in hornetOS

In der Fabrik spricht kiki® direkt mit Ihren Betriebsdaten: Aufträge, OEE, Stammdaten, Qualitätsprozesse, Dokumente. Konkrete Anwendungsfälle:

• Maschinenbediener fragen Prüfpläne, Stücklisten und Arbeitsanweisungen direkt am Tablet ab
• Werker & Schichtleitung erhalten sofort Antworten zu Auftragsstatus, Engpässen und Qualitätshinweisen
• Management bekommt Auswertungen und Reports auf Zuruf — ohne BI-Umweg

kiki® als Standalone-Lösung

kiki® läuft auch ohne hornetOS — auf Ihrer eigenen Hardware, ideal für:

• Universitäten & Forschung — Wissensmanagement auf Skripten, Publikationen, Prüfungsordnungen
• Regulierte Branchen — überall dort, wo Copilot, ChatGPT & Co. nicht erlaubt sind
• Sensible Datenräume — Unternehmens-Know-how bleibt intern

Datenschutz by Design

kiki® verwendet kein externes Cloud-Modell (außer wenn Sie es explizit konfigurieren). Alle Anfragen bleiben innerhalb Ihrer Netzgrenzen — DSGVO-konform, revisionssicher, ohne Vendor-Abhängigkeit.

KI-Agenten sind KI-Systeme, die nicht nur antworten, sondern eigenständig handeln: Daten abrufen, auswerten, Berechnungen durchführen und Ergebnisse weiterverarbeiten — alles automatisiert, ohne dass ein Mensch jeden Schritt manuell anstößt.

MCP — der Standard für KI-Werkzeuge

Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, über den KI-Modelle externe Systeme als "Werkzeuge" nutzen können. hornetOS bringt einen integrierten MCP-Server mit.

Das bedeutet: Ein KI-Modell kann direkt auf hornetOS-Daten zugreifen — Aufträge abfragen, OEE berechnen, Anomalien identifizieren — ohne dass ein Entwickler jede mögliche Abfrage vorab programmieren muss.

Konkrete Anwendungsbeispiele

• Automatische Schichtberichte — ein Agent sammelt täglich um 6:00 Uhr alle relevanten KPIs und erstellt einen Schichtbericht
• Anomalie-Erkennung — ein Agent überwacht kontinuierlich OEE-Abweichungen und schlägt bei Unterschreitung eines Schwellwerts Maßnahmen vor
• Bestellvorschläge — ein Agent analysiert Materialbestände, Durchlaufzeiten und offene Aufträge und generiert priorisierte Bestellvorschläge

Governance bleibt erhalten

Auch Agenten handeln innerhalb der definierten Guardrails. Alle Aktionen sind protokolliert — wer (welcher Agent) hat wann welche Daten abgerufen und welche Aktion vorgeschlagen oder ausgeführt.

Der unkontrollierte Einsatz von KI in Produktionsumgebungen ist ein reales Risiko: fehlerhafte Empfehlungen, Datenschutzverstöße, mangelnde Nachvollziehbarkeit. hornetOS begegnet diesem Problem durch eingebaute AI Governance.

Vier Säulen der KI-Governance in hornetOS

1. Vollständige Protokollierung

Jede Anfrage an ein KI-Modell — ob lokal oder extern — wird mit Zeitstempel, Nutzer, Prompt und Antwort protokolliert. Auswertungen sind jederzeit abrufbar.

2. Guardrails

Klare Leitplanken definieren, was ein KI-Modell darf und nicht darf. Kritische Entscheidungen (z. B. Auftragsfreigabe, Qualitätssignatur) bleiben beim Menschen.

3. Human-in-the-Loop

KI empfiehlt — Menschen entscheiden. Besonders bei sicherheitsrelevanten oder kaufmännisch bedeutsamen Aktionen ist ein manueller Freigabeschritt eingebaut.

4. Auditierbare Datenbasis

Alle KI-Modelle und Agenten greifen auf dieselbe versionierte, souveräne Datenbasis zu. Es gibt keine parallelen Datenquellen, die zu unterschiedlichen KI-Ergebnissen führen könnten.

Was das für die Praxis bedeutet

Sie können KI-Unterstützung ausrollen und gleichzeitig Ihrer IT-Leitung, Ihrem Betriebsrat und Ihrer Rechtsabteilung zeigen: Wer hat wann was gefragt, welches Modell hat geantwortet, welche Entscheidung wurde getroffen. Keine Black Box — vollständige Transparenz.

Sicherheit ist kein Add-on in hornetOS — sie ist Teil des stabilen Kerns, der sich nicht ständig ändern darf.

Sichere Anmeldung

Moderne Authentifizierung mit Multi-Faktor (MFA) und Single Sign-On (SSO) ist von Haus aus integriert. Die Anmeldung läuft über Ihr bestehendes Firmen-Login — niemand muss ein zusätzliches Passwort verwalten.

Rollenbasierte Rechte (RBAC)

• Horizontal — Werk Stuttgart sieht nicht die Daten von Werk Hamburg (Mandantenfähigkeit)
• Vertikal — ein Werker bucht Mengen, der Meister gibt frei, die Leitung sieht die Auswertung

Verschlüsselte Secret Stores

Zugänge und Passwörter liegen verschlüsselt an einem zentralen Ort — niemals im Klartext in einer Anwendung.

Audit-Logs & Alerts

Jede Aktion wird lückenlos protokolliert. Ungewöhnliche Vorgänge lösen sofort eine Meldung aus (SIEM-Integration).

AI Governance

KI-Anfragen sind protokolliert und auditierbar. Klare Guardrails begrenzen die KI — der Mensch entscheidet mit (Human-in-the-Loop). Kein Modell agiert ohne definierten Rahmen.

hornetOS fügt sich in Ihre bestehende IT-Landschaft ein, statt sie abzulösen. Vorhandene Systeme bleiben in Betrieb — sie werden verbunden und weiterhin genutzt.

ERP & MES

SAP, Microsoft Dynamics, Oracle — per direkter Datenbankanbindung oder definierbaren ETL-Prozessen. Bidirektional: hornetOS liest aus diesen Systemen und kann zurückschreiben.

Shopfloor & Maschinen

Maschinenanbindung über Industrie-Standards wie OPC UA und MQTT — Produktionsdaten in Echtzeit, ohne redundante Datenhaltung.

Web-Schnittstellen

REST, GraphQL, SOAP — moderne und ältere APIs sind gleichermaßen anbindbar.

Datenbanken

PostgreSQL, Microsoft SQL Server, Oracle, MySQL, DuckDB — alle gängigen relationalen Datenbanken sowie Data Warehouses und NoSQL-Systeme.

Office & BI

Live-Verbindung zu Power BI, Excel und Office 365 — Daten aus hornetOS direkt in bestehende Reporting-Werkzeuge.

KI-Agenten

Über einen integrierten MCP-Server können KI-Agenten hornetOS eigenständig ansprechen und Daten auswerten.

Offene API nach außen

hornetOS stellt selbst REST-APIs bereit, sodass andere Systeme die hornetOS-Daten weiternutzen können — kein Silo, sondern Datenhub.

Schatten-IT ist kein Disziplinproblem — sie ist ein Geschwindigkeitsproblem. Wenn der offizielle IT-Weg Monate dauert, helfen sich Fachbereiche selbst: Excel-Makros, Power-BI-Berichte auf privaten Laptops, KI-Skripte ohne Betriebsverantwortung.

Die vier versteckten Kosten von Schatten-IT

• Zeit & Doppelarbeit — Daten werden mehrfach gepflegt, kopiert, manuell abgeglichen
• Risiko & Datenschutz — sensible Produktionsdaten in privaten Dateien und fremden Clouds
• Fehlende Skalierung — das geniale Excel eines Kollegen lässt sich nicht ausrollen oder absichern
• Falsche Entscheidungen — drei Tools, drei Wahrheiten; inkonsistente Daten sind teurer als gar keine

Wie hornetOS das strukturell löst

hornetOS gibt IT-Verantwortlichen die Geschwindigkeit von Low-Code bei der Kontrolle eines Enterprise-Systems. Fachbereiche können Dashboards, Apps und Workflows selbst erstellen — innerhalb klarer Leitplanken, in einer Sandbox, mit kontrolliertem Deployment in den Betrieb.

Das Ergebnis: Neue Anforderungen landen auf einer konsolidierten, auditierbaren Plattform — nicht im nächsten Excel-Ordner.

hornetOS unterstützt zwei Betriebsmodelle, die sich auch kombinieren lassen:

Option A — On-Premise

Das System läuft vollständig auf Ihrer eigenen Infrastruktur (eigene Hardware oder private Cloud). KI, Daten und Logik verlassen Ihre Netzgrenzen nicht. Ideal für Unternehmen mit strengen Compliance-Anforderungen oder internen IT-Policies, die Cloud-Dienste ausschließen.

Option B — Hybrid

Sensibles bleibt im Haus — Cloud-Modelle kommen kontrolliert und nachvollziehbar hinzu. Welcher Teil wo läuft, entscheidet Ihre Data-Policy pro Anwendungsfall, nicht das Produkt.

Was in jedem Betriebsmodell gilt

• Keine Datenabhängigkeit — Ihre Daten und Ihre Logik sind jederzeit vollständig in Ihrem Zugriff
• Kein Vendor-Lock-in — Sie können jederzeit wechseln oder aussteigen
• Ende-zu-Ende-Verschlüsselung und Zero-Trust-Sicherheitsmodell
• Vollständige Versionierung aller Konfiguration und Logik — jeder Stand ist wiederherstellbar
• CI/CD-Pipelines inklusive — automatisiertes Testen und Ausrollen gehören dazu

hornetOS ist kein klassisches MES (Manufacturing Execution System) — es ist ein Factory Operating System: eine souveräne Softwareplattform, auf der produzierende Unternehmen alle Daten, Tools, Apps und KI-Funktionen zentral betreiben.

Was macht hornetOS anders?

Klassische MES-Systeme liefern Governance und Stabilität, sind aber teuer und träge — neue Anforderungen kosten Monate. Low-Code-Tools und Cloud-Dienste sind schnell, erkaufen Tempo aber mit Vendor-Lock-in und DSGVO-Risiken.

hornetOS trennt diese Eigenschaften:

• Stabiler Enterprise-Core — Rollen, Rechte, Sicherheit, Governance, On-Prem-Betrieb
• Flexible App-Ebene — Dashboards, BDE, OEE, CRM, KI-Funktionen entstehen in Tagen, nicht Monaten
• Keine neuen Silos — alle Daten liegen auf einer gemeinsamen, souveränen Datenbasis

Wann ist hornetOS das Richtige?

• Sie wollen MES-Funktionen (BDE, OEE, Auftragssteuerung), aber ohne monolithische Lizenzkosten
• Sie wollen Daten aus ERP, Maschinen und Shopfloor integrieren und in Echtzeit nutzen
• Sie brauchen On-Prem-Betrieb und volle Datensouveränität
• Ihre IT-Abteilung soll schnell auf Fachbereichsanforderungen reagieren können, ohne die Kontrolle zu verlieren

deepIng ist nicht für jeden das Richtige — und das sagen wir bewusst.

deepIng passt gut, wenn…

• Sie Daten haben, aber noch keine operative Wirkung daraus ziehen
• Sie Lean-/Six-Sigma-Erfahrung haben und den Datenschritt machen wollen (dOpEx®)
• Sie ERP, MES und Maschinen integrieren wollen, ohne ein neues Silo aufzubauen
• Ihre IT-Abteilung Governance nicht gegen Geschwindigkeit tauschen will — und nicht muss
• Sie KI einsetzen wollen, aber keine Cloud-Abhängigkeit und keinen Datenschutzverlust akzeptieren
• Sie ein CRM, MES oder Energiedashboard brauchen — schnell einsetzbar, aber komplett in Ihrem Haus
• Sie wachsen und wissen, dass Personal allein nicht skaliert (dExO®)

deepIng passt weniger gut, wenn…

• Sie ein reines Beratungsgutachten suchen ohne Umsetzungsphase
• Sie bereits eine feste Entscheidung für ein bestimmtes Produkt getroffen haben und nur noch Implementierung brauchen
• Ihr Unternehmen noch keine grundlegende Datenbasis hat (kein ERP, keine digitalen Maschinen) — hier beginnen wir mit einer ehrlichen IST-Aufnahme

Der erste Schritt

Ein kostenloses Erstgespräch — keine Präsentation, kein Verkauf. Wir schauen gemeinsam, ob und wo wir wirksam werden können.

Jetzt Kontakt aufnehmen

Forschung ist für deepIng kein Aushängeschild — sie ist ein direkter Kanal, um neue Methoden zu entwickeln und frühzeitig in Praxislösungen zu überführen.

Aktive Forschungsprojekte

deep.Control — EFRE · Land Niedersachsen

Eine Softwarelösung, die insbesondere kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) bei der Identifikation von Ursachen für unzureichende Fabrikperformance unterstützt. Die Software dockt per Schnittstelle an ERP-Systeme an und ermittelt über Data Analytics Schwachstellen und Handlungsmaßnahmen.

Partner: Institut für Fabrik­anlagen und Logistik (IFA), Leibniz Universität Hannover

PARMa — BMFTR · FKZ 02J23C027 (2025–2027)

Proaktive Steigerung der Anpassungsfähigkeit produzierender Unternehmen durch agiles Resilienz-Management

Entwicklung eines datenbasierten Ansatzes zur Bestimmung und Erhöhung des Resilienzgrades von Produktionssystemen. Mittels Simulationen werden kritische Schwachstellen in Liefer- und Produktionsprozessen identifiziert.

deepIng verantwortet im Konsortium: Entwicklung des integrierten Resilienz-Cockpits und Datenintegration über Werks- und Lieferkettengrenzen hinweg.

Konsortialpartner u.a.: Sartorius, Drägerwerk, IFA Hannover, OFFIS Oldenburg

DIPONI — BMFTR · MaterialDigital · FKZ 13XP5227G

Digitale Transformation in der Polymerherstellung

Interoperable Schnittstellen und Machine-Learning-Lösungen zur Prozessoptimierung und Nachhaltigkeitssteigerung in der industriellen Polymer­produktion.

Was das für Kunden bedeutet

Forschungsprojekte fließen direkt in hornetOS und deepIng-Lösungen ein — als validierte Methoden, nicht als akademische Konzepte.

Die deepIng Academy schließt die Lücke zwischen ausgerolltem Tool und tatsächlicher Nutzung — denn Technologie verändert nichts, solange Menschen sie nicht einsetzen.

Das Problem in vielen Organisationen

Tools sind ausgerollt, Wirkung bleibt aus:

• zu viel Theorie, zu wenig Anwendung
• Unsicherheit bei Datenschutz und Richtlinien
• fehlende Übersetzung auf Rollen und Abteilungen
• geringe Akzeptanz trotz hoher Erwartungen

Was die Academy anders macht

• 80 % Praxis — anwendbares Wissen statt Tool-Demo
• Rollenbezogen — Mitarbeitende, Fachabteilungen, Führungskräfte, Digitalverantwortliche erhalten jeweils passgenaue Inhalte
• Reale Use Cases — keine Beispieldaten, sondern Ihr konkreter Arbeitsalltag
• Präsenz, Online & Hybrid — je nach Bedarf und Standort

Trainingsprogramm

Messbare Wirkung

• +70 % aktive KI-Nutzung nach Schulung
• −25 % Reibungsverluste in Prozessen

Schulung anfragen: deepIng Academy

deepIng ist keine klassische Beratung. Der Unterschied: Wir operationalisieren datengetriebene Unternehmen — wir liefern nicht Präsentationen, sondern laufende Systeme.

Vier Schritte

01 — Wir analysieren.

Daten, Prozesse, Hebel — datenbasiert, nicht meinungsbasiert. Wir fragen nicht, was Sie glauben zu wissen. Wir schauen, was die Daten sagen. Das schützt vor teuren Projekten in die falsche Richtung.

02 — Wir strukturieren.

Anforderungen, Blueprints, modernes Lastenheft. Bevor eine Zeile Code entsteht, ist klar: Was wird gebaut, für wen, mit welchen Daten, mit welchem Ziel.

03 — Wir bauen.

Apps, Datenarchitekturen, KI-Komponenten — auf hornetOS, mit Ihren Fachbereichen und Ihrer IT. Nicht für Sie, sondern mit Ihnen — so bleibt das Wissen im Haus.

04 — Wir begleiten.

Bis Wirkung in der Organisation entsteht — nicht nur bis zum Go-Live. Routinen müssen sich setzen, Mitarbeitende müssen die Tools nutzen wollen. Das dauert länger als die Einführung selbst.

Was uns unterscheidet

• Kein Vendor-Lock-in — wir befähigen Sie, selbst weiterzubauen
• Wirkung vor Theorie — wir messen Erfolg an OEE, Durchlaufzeiten, Entscheidungsqualität
• Ehrlichkeit über Grenzen — wenn ein Projekt keinen Sinn ergibt, sagen wir es

deepIng business solutions GmbH wurde 2019 im Werkhof Hannover gegründet. Das Kernprinzip von Anfang an: Deep Learning mit klassischem Ingenieurs­wissen verbinden — für Softwarelösungen, die in der Produktion wirklich funktionieren.

Das Gründerteam

Das Team vereint Produktionsmanagement, Softwareentwicklung und Künstliche Intelligenz — mit dem Ziel, Industrieprobleme nicht zu beschreiben, sondern zu lösen.

Von der Idee zur Plattform

• 2019 — Gründung im Werkhof Hannover mit dem Fokus auf KI-Softwarelösungen für die Fertigung
• Erster großer Durchbruch — BDE-App mit SAP-Schnittstelle und OEE-Dashboard bei einem renommierten Kosmetik­hersteller; OEE stieg signifikant
• Heute — hornetOS als Factory Operating System, 27 Apps, drei Lösungspakete, Forschungsprojekte mit Leibniz Universität und Bundesförderung

Mission

„Wir nutzen Technologien und Kompetenzen, um die Probleme unserer Kunden zu erkennen und durch Software­lösungen und Beratungs­leistungen zu lösen. Wir befähigen unsere Kunden, ihre Ziele zu erreichen."

Das Preismodell von hornetOS folgt einer klaren Philosophie: Starten Sie. Skalieren Sie nach Bedarf. Ziel ist nicht, ein Projekt zu verkaufen — sondern Sie in die Lage zu versetzen, Ihre eigene Software schneller und souveräner zu entwickeln.

Die Plattform-Basis

hornetOS Plattform — 20.000 € p.a.

Enthält: Software-Plattform, Rollenkonzept, Deployment-Pipeline, Updates & Security-Patches.

Optionale Bausteine

Sie zahlen nur, was Sie tatsächlich in Anspruch nehmen.

TCO im Vergleich

• Planbar — feste Plattform-Lizenz statt mitwachsender Lizenz-Landschaft
• Wertbasiert — TCO liegt bei Großunternehmen deutlich unter klassischen MES-/Cloud-Landschaften
• Schnelle Amortisation — typisch unter 12 Monaten durch Produktivitätsgewinne und Ablösung nicht wirksamer IT-Ausgaben

Co-Creation ist bewusst günstig

Co-Creation endet, wenn Ihr Team eigenständig baut. Das ist der Punkt — nicht die Dauerlizenz.

hornetOS-Apps sind fachliche Use Cases, die auf der gemeinsamen Datenplattform aktiviert werden — wie Apps auf einem Smartphone, aber für die Fabrik.

Überblick

• 27 Apps gesamt — 19 Basic-Apps, 8 KI & ML-Apps
• Alle Apps teilen dieselbe Datenbasis, dieselben Nutzeridentitäten und dieselbe Sicherheitsarchitektur

Apps nach Schwerpunkt

Basic vs. KI & ML

Basic-Apps liefern operative Grundfunktionen: erfassen, steuern, überwachen. KI & ML-Apps gehen einen Schritt weiter: Anomalien werden erkannt, bevor sie zum Problem werden — Prognosen ersetzen Schätzungen.

deepIng-Lösungen sind vorkonfigurierte Pakete auf hornetOS, die mit echten Kundenprojekten entwickelt wurden. Sie starten mit einem erprobten Standard — und passen diesen durch zusätzliche Apps und Integrationen an Ihre Realität an.

Verfügbare Lösungen

deepIng.MES

Manufacturing Execution System für die Produktion: Auftragssteuerung, BDE, MDE, OEE-Analyse, Qualitätsmanagement — aufgesetzt auf hornetOS, customizable durch Apps.

deepIng.CRM

Souveränes CRM — on-premise, SAP-integriert. Kein Fremdsystem, keine Daten in der Cloud. Gebaut in Co-Creation, mit Wissenstransfer ins eigene Team.

deepIng.energy

Energiedashboard nach ISO 50001, ESG-Reporting, Verbrauchsanalyse — direkt aus den Maschinendaten.

Warum Lösungen statt Greenfield?

Was jede Lösung erbt

Jede deepIng-Lösung erbt Datenmodell, Sicherheit, Identitäten und Schnittstellen direkt von hornetOS. Sie sind keine Black-Box-Produkte — sondern ein erprobter Bauplan, den Sie selbst weiterentwickeln können.

dExO® steht für data driven Exponential Organization — ein Framework, das Unternehmen befähigt, zu wachsen, ohne proportional mehr Personal einzusetzen.

Das Grundprinzip

In einer linearen Organisation skalieren Kosten und Umsatz gemeinsam: mehr Aufträge = mehr Mitarbeitende. dExO® verändert diese Mathematik. KI-Agenten und automatisierte Workflows übernehmen Aufgaben in einem Umfang, der mit menschlichen Teams allein nicht erreichbar wäre.

Das Ziel: Umsatz wächst exponentiell — Mitarbeiterzahl bleibt flach oder wächst deutlich langsamer.

Der dExO®-Ansatz in vier Schritten

1. Analyse & Bewertung — IST-Prozesse werden aufgenommen und nach Automatisierbarkeit und Wirtschaftlichkeit bewertet
2. SOLL-Design — neue, skalierbare Prozesse werden entworfen, in denen KI-Agenten definierte Rollen übernehmen
3. Umsetzung — Agenten und Automatisierungen werden auf hornetOS aufgesetzt und in den Betrieb überführt
4. Skalierung — Prozesse und Agenten wachsen mit dem Unternehmen; neue Standorte, neue Volumen ohne neues Silo

Wann ist dExO® das Richtige?

• Ihr Umsatz wächst, aber Ihre Prozesse skalieren nicht
• Qualifizierte Fachkräfte sind schwer zu finden oder zu halten
• Bestimmte Prozesse (Reporting, Controlling, Bestellvorschläge, Kommunikation) wiederholen sich täglich mit ähnlichem Aufwand
• Sie wollen KI nicht nur als Tool, sondern als integralen Bestandteil Ihres Geschäftsmodells

Unterschied zu dOpEx®

dOpEx® optimiert bestehende Prozesse — mehr Effizienz, bessere Kennzahlen, weniger Verschwendung. dExO® transformiert die Organisationsstruktur — neue Fähigkeiten, neue Wachstumslogik, neue Wettbewerbsposition.

dOpEx® steht für data driven Operational Excellence — ein Ansatz, der bewährte Methoden der Operational Excellence (Lean, Six Sigma, KVP) um Echtzeit-Daten und KI erweitert.

Das dOpEx®-Betriebssystem

dOpEx® gliedert sich in vier ineinandergreifende Ebenen:

1. Strategy Deployment — Warum? Ziele und Prioritäten werden datenbasiert definiert und kaskadiert
2. Value Creation System — Wie? Prozesse und Wertströme werden mit Daten sichtbar und steuerbar gemacht
3. Daily Management System — Was? Tägliche Steuerung auf Basis von Echtzeit-KPIs, Anomalie-Meldungen und automatisierten Routinen
4. Learning System — Verbesserungen werden datenbasiert gemessen, bewertet und verstetigt

KI ist auf allen vier Ebenen verschränkt: Anomalien werden automatisch erkannt, Abweichungen sofort gemeldet, Ursachen vorgeschlagen.

Für wen ist dOpEx® geeignet?

• Produzierende Unternehmen, die Lean-Methoden bereits einsetzen und den nächsten Schritt gehen wollen
• Unternehmen, die Entscheidungen nicht mehr auf Basis von Wochenbergichten treffen wollen
• Organisationen, die Verbesserungsroutinen vom Einzelnen auf das gesamte Team und den Standort skalieren wollen

Klassisches OpEx vs. dOpEx®

Ein Manufacturing Execution System (MES) ist eine Softwarelösung, die Fertigungsprozesse in Echtzeit steuert, überwacht und dokumentiert. Es bildet die Brücke zwischen der Unternehmensplanung (ERP) und der eigentlichen Produktion (Shopfloor).

Was leistet ein MES?

• Auftragssteuerung: Fertigungsaufträge werden termingerecht geplant und auf Maschinen verteilt
• Betriebsdatenerfassung (BDE): Mengen, Zeiten und Qualitätsdaten werden automatisch erfasst
• Maschinendatenerfassung (MDE): Maschinenzustände, Laufzeiten und Störmeldungen werden in Echtzeit erfasst
• Qualitätsmanagement: Prüfpläne, Messwerte und Abweichungsberichte werden direkt am Shopfloor dokumentiert
• OEE-Analyse: Die Gesamtanlageneffektivität wird kontinuierlich berechnet und visualisiert

MES bei deepIng

deepIng implementiert und integriert MES-Lösungen auf Basis von hornetOS, unserer modularen Factory-Plattform. Wir begleiten Sie von der Anforderungsanalyse über die Implementierung bis zum Go-live – und darüber hinaus.