KI nachrüsten statt neu bauen: Wie Sie ML und LLMs in bestehende Industriesoftware integrieren – ohn...
Alpi‑M in der Praxis (LLM‑Observability & Governance on‑premise): Vollständige Traces: Prompt, ...
Cloud‑PoC mit geschlossener API, später „Portierung on‑prem“. Die Semantik (Tokenisierung, Tool‑Use,...
Modelle Start pragmatisch: Gradient Boosting/Isolation Forest mit interpretierbaren Features. Deep L...
1) Brauchen wir erst einen Data Lake, bevor wir anfangen? Sie brauchen kein perfektes Lakehouse für...
Datenstrategie vor KI-Strategie: Ohne belastbare Datenarchitektur bleibt jedes LLM ein teurer Protot...
Agil heißt nicht planlos: Wie wir in regulierten Branchen liefern, ohne die Nachweispflichten zu opf...
In regulierten Umgebungen reicht ein klassischer Product Owner nicht. Es braucht Technical Ownership...
Am Ende steht alles und fällt mit Ownership. Ohne einen technischen Verantwortungsrahmen wird jede P...
Trade-offs und Pragmatismus Individuelle Entwicklung ist kein Freifahrtschein für Goldrandlösungen. ...
Luftfahrt/Defense: Trainings-/Missionssoftware Strikte Isolation: Missionsdaten in Air-Gap-Zone, Me...
Build vs. Buy in regulierten Industrien: Wann individuelle Entwicklung die einzige Option ist – und ...
Observability ohne Datenabfluss Telemetrie: OpenTelemetry Collector aggregiert Metriken, Traces, Lo...
Cloud-native ist in regulierten Branchen kein Widerspruch zu On‑premise – solange wir Prinzipien ern...
Cloud-native vs On-Premise in regulierten Branchen: Muster statt Dogmen Problem zuerst: In sicherhei...
b) Wissensassistenz für Instandhaltung mit LLM-Agent Problem: Techniker benötigen pro Störung konsi...
Souveräne Mensch-KI-Interaktion in der Industrie: Wie wir Vertrauen, Kontrolle und Verantwortung kon...
Sobald LLMs Tools aufrufen, Pläne schmieden und über mehrere Schritte handeln, verlassen wir den Kom...
Definieren Sie Latenzbudgets pro Interaktion (Steuerung, Diagnose, Reporting) und messen Sie sie im ...
UX für industrielle Entscheidungssysteme: Wenn Interaktion über Sicherheit entscheidet In der Indust...
LLM-Agenten sicher einsetzen: Toolformer-Ansatz transparent: Zeigen Sie genutzte Tools (z. B. „read_...
11) Was häufig schiefgeht „Alles ins Warehouse“: Sie verlieren Agilität, zahlen für kalte Daten und...
Data Lake, Data Mesh oder Data Warehouse? Eine Architekturanleitung für industrielle KI unter DSGVO ...
Anti-Pattern: „Wir haben Mesh, weil wir viele Domains haben“ – ohne Plattform verschieben Sie nur d...
Souveränität vor Skalierung: Edge, Hybrid und die 100-ms-Frage in der Industrie Wenn wir in industri...
Konfiguration als Code: Deklarative Manifeste (z. B. YAML) repräsentieren gewünschte Zustände; Edge-...
Es gibt klare Bereiche, in denen Cloud (oder besser: zentralisierte, elastische Ressourcen) Vorteile...
Titel: Pragmatische KI im Mittelstand: Wo der Einstieg Sinn macht (und wo nicht) – souverän, on‑prem...
Kürzere Entscheidungswege. Die Person, die das Problem hat, sitzt oft mit am Tisch. Das beschleunigt...
Frage: Wie verhindern wir Halluzinationen? Antwort: Durch Architektur, nicht Magie: RAG mit Quellenp...
KI-Modelle in bestehende SPS-Steuerungen einbinden: Latenzgarantien, Handshakes und Fallback-Archite...
7) Latenzmanagement auf dem Edge: P99 schlägt Durchschnitt Pipelining: Frames durchlaufen Stufen (C...
14) Trade-offs und Fallstricke OPC UA als alleiniger Pfad für Echtzeit-OK/NOK: führt oft zu Jitter,...
Was man bewusst nicht tut Kein 24/7‑Rohdatenstream in die Cloud “für den Fall der Fälle”. Das ist t...
Edge-Inferenz in der vorausschauenden Wartung: Wann gehört das ML‑Modell an die Maschine – und wann ...
Trade‑offs: Was man gewinnt – und was man aufgibt Latenz vs. Flexibilität: Pro Edge: Millisekunden ...
