deepIng vereint die Methoden des Deep Learning mit dem Wissen und der Umsetzungskompetenz des klassischen Ingenieurs — für wirksame Softwarelösungen und Beratung in der Industrie.
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.
Wir analysieren Daten in Echtzeit, automatisieren Prozesse und treffen Entscheidungen auf belastbarer Basis — keine Theorie, sondern Wirkung im Shopfloor.
KI-Modelle entstehen nicht im Labor, sondern in der Anwendung. Wir verbinden moderne ML-Methoden mit klassischem Ingenieurswissen aus Produktion und Logistik.
Unsere Kunden lernen Routinen, übernehmen Werkzeuge und gestalten Verbesserung selbst — wir liefern Plattform, Methodik und Begleitung.
Die Geschichte beginnt in einem kleinen, unscheinbaren Büro im Werkhof Hannover. Die Gründer tun ihre Fähigkeiten des Produktionsmanagements, der Softwareentwicklung und der Künstlichen Intelligenz zusammen, um deepIng zu gründen — mit dem Ziel, KI-Softwarelösungen zu entwickeln, die spezifische Probleme der Industrie angehen und revolutionieren.
deepIng stößt auf ein weit verbreitetes Problem in der Fertigungsindustrie: ineffiziente Prozesse und veraltete Systeme, die zu Verzögerungen, hohen Kosten und Energieverschwendung führen. Trotz Potenzial kämpft das Team mit begrenzten Ressourcen und Kundenskepsis — viele Digitalisierungsansätze sind zuvor gescheitert, KI-Verständnis fehlt.
Das Team entwickelt eine Software-Plattform, die Deep Learning nutzt, um Produktionsabläufe zu optimieren — Echtzeitanalyse, Automatisierung, Vorhersagen. Erfahrene Berater begleiten die organisatorische Transformation. Aus der Plattform wird das, was wir heute als hornetOS kennen.
Ein Wendepunkt: deepIng integriert die Software bei einem renommierten Kosmetikhersteller — BDE-App mit SAP-Schnittstelle, OEE-Dashboard, agile Pilotlinie. Die Ergebnisse übersteigen alle Erwartungen: OEE steigt signifikant, Mitarbeitende erlernen Routinen und nutzen die Tools zur stetigen Verbesserung.
Erfolg schafft Glaubwürdigkeit. Weitere Kunden honorieren den Ansatz, Deep Learning mit klassischem Ingenieurswissen zu verbinden. Der LLM-Boom erhöht die KI-Akzeptanz. deepIng expandiert: Data Analysts, Solution Engineers, Software Engineers ergänzen das Team — die Technologie wird auf neue Branchen angepasst.
Die Geschichte führt deepIng zum Innovator industrieller Softwarelösungen. Dem Kernprinzip bleiben wir treu:
„Bei deepIng nutzen wir 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."
Sieben Jahre Produktentwicklung, Forschung und Wachstum. Jede Etappe ein Schritt näher an die data driven company.
Das Factory Operating System geht live — eine integrierte Plattform für alle deepIng-Apps.
On-prem KI-Chatbot kiki an einer Universität im produktiven Einsatz.
Der Energiesektor wird neue Anwendungsdomäne der Plattform.
Startschuss für ein neues, geförderter Forschungsvorhaben.
Das Team wächst weiter — Engineering & Data Science.
Weiteres Forschungsprojekt im Plattformkontext.
deepIng erweitert den Gesellschafterkreis.
Wachstum auf 14 Köpfe.
Datenbasiertes Reporting für Nachhaltigkeit.
Einstieg in geförderten Forschungskontext.
Anlageneffektivität als eigenständiges Modul.
Doppelter Meilenstein: Team erreicht 10 Köpfe, frames.materials geht live.
Qualitätsdaten als integraler Plattformbestandteil.
Echtzeitanbindung an die Produktionsebene.
Planung & Analytik als Module — die Plattform reift.
Erweiterung des Gesellschafterkreises & Kapitalerhöhung.
Die ersten Plattformmodule gehen live.
Aus dem Gründerteam wird ein Unternehmen.
Die erste Online-Präsenz von deepIng geht live.
deepIng business solutions GmbH wird gegründet — Bezug des Büros im Werkhof Hannover. Hier beginnt alles.
Aktuell 16 Köpfe in Hannover. Wir verbinden klassisches Ingenieurwissen mit modernen ML-Methoden — und legen Wert auf eine Kultur, in der Verantwortung übernommen und gemeinsam gelernt wird.
Übersetzen Industrieanforderungen in funktionierende Lösungen — Use-Case-Design, Integration und Roll-out beim Kunden.
Bauen hornetOS und die Apps — vom Plattform-Backend über APIs bis zu UI und Edge-Anbindung.
Liefern Modelle, KPIs und Vorhersagen — von Forecasting über Anomalieerkennung bis zu Optimierungsalgorithmen.
Unser Sitz ist seit der Gründung der Werkhof Hannover. Hier verbinden wir industrielle Anwendungsfälle mit angewandter Forschung — durch laufende Projekte mit Universitäten, Hochschulen und Förderprogrammen.
Ob Plattformeinführung, dOpEx®-Programm oder Academy — sprechen Sie uns an. Wir hören zu, prüfen Anwendungsfälle und schlagen einen pragmatischen Einstieg vor.
