Prädiktive Analytik
Wir trainieren Modelle auf Ihren historischen Daten, um Nachfrage, Ausfälle oder Kundenverhalten vorherzusagen. Ein typisches Projekt dauert acht bis zwölf Wochen, inklusive Datenaufbereitung und Validierung.
Artificial Intelligence, die Ihre Daten in Ergebnisse verwandelt
Wir bauen KI-Systeme, die konkrete Probleme lösen. Keine Demos, keine Buzzwords. Sie beschreiben das Problem, wir liefern die Lösung. Seit 2019 arbeiten wir aus Neuchâtel für Unternehmen in der ganzen Schweiz.
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Was wir anbieten
Jedes Projekt beginnt mit einem klaren Ziel. Hier sind die Bereiche, in denen wir arbeiten.
Sprachverarbeitung (NLP)
Chatbots, die tatsächlich verstehen, was Kunden meinen. Automatische Klassifikation von Supporttickets. Sentimentanalyse auf Deutsch, Französisch und Italienisch, trainiert auf Schweizer Sprachgebrauch.
Computer Vision
Qualitätskontrolle in der Produktion, Zählung von Objekten auf Luftbildern, Erkennung von Schäden an Infrastruktur. Wir arbeiten mit eigenen Annotationspipelines und liefern Modelle, die auf Edge-Geräten laufen.
Prozessautomatisierung
Dokumente extrahieren, Rechnungen abgleichen, Berichte generieren: repetitive Aufgaben, die Ihre Mitarbeitenden ausbremsen, automatisieren wir mit einer Kombination aus regelbasierten Systemen und ML-Modellen.
Dateninfrastruktur
Bevor ein Modell trainiert wird, müssen Daten stimmen. Wir richten Pipelines ein, die Rohdaten aus ERP, CRM und IoT-Sensoren zusammenführen, bereinigen und in einer Struktur speichern, die ML-fähig ist.
KI-Audit und Beratung
Sie haben bereits ein ML-System im Einsatz, aber die Ergebnisse überzeugen nicht? Wir analysieren Modellarchitektur, Trainingsdaten und Deployment, identifizieren Schwachstellen und schlagen konkrete Verbesserungen vor.
So läuft ein Projekt ab
Vier Phasen, klare Meilensteine, keine Überraschungen bei der Rechnung.
1. Problemdefinition (1–2 Wochen)
Wir treffen uns vor Ort oder per Video, schauen uns Ihre Daten an und formulieren gemeinsam eine messbare Zielgrösse. Am Ende dieser Phase wissen Sie genau, was das Projekt kostet und was es bringt.
2. Datenaufbereitung (2–4 Wochen)
Rohdaten werden bereinigt, zusammengeführt und explorativ analysiert. Wir dokumentieren jede Transformation, damit Ihr Team die Pipeline später selbst warten kann. Fehlende Daten oder Qualitätsprobleme besprechen wir offen.
3. Modellentwicklung (3–6 Wochen)
Wir testen mehrere Ansätze, von klassischen Algorithmen bis zu neuronalen Netzen, und vergleichen sie anhand der vereinbarten Metrik. Zwischenergebnisse teilen wir wöchentlich in einem kurzen Statusbericht.
4. Deployment und Übergabe (2–3 Wochen)
Das fertige Modell wird in Ihre bestehende Infrastruktur integriert, sei es als API, als Container auf Kubernetes oder als Batch-Prozess. Wir schulen Ihr Team und bleiben für Fragen erreichbar.
Ausgewählte Projekte
Zwei Beispiele, die zeigen, wie wir arbeiten.
Computer Vision
Fehlerkennung in der Pharmaproduktion
Ein Hersteller in Basel verlor jährlich rund 400 000 CHF durch fehlerhafte Verpackungen, die erst beim Endkunden auffielen. Wir trainierten ein Bilderkennungsmodell auf 12 000 annotierten Bildern. Nach vier Monaten sank die Fehlerquote um 91 %, die Reklamationskosten um 360 000 CHF pro Jahr.
Prädiktive Analytik
Nachfrageprognose für einen Logistiker
Ein Logistikunternehmen im Mittelland plante seine Fahrzeugkapazität auf Basis von Erfahrungswerten. Wir bauten ein Prognosemodell, das Wetterdaten, Feiertage und historische Aufträge kombiniert. Das Ergebnis: 23 % weniger Leerfahrten und eine Planungsgenauigkeit von 94 % auf Wochenbasis.
Häufig gestellte Fragen
Antworten auf das, was uns Kunden vor dem ersten Gespräch oft fragen.
Nicht unbedingt. Für manche Aufgaben reichen einige hundert sauber gelabelte Datensätze. Wir prüfen in der Problemdefinitionsphase, ob Ihre Datenlage ausreicht, und schlagen bei Bedarf Strategien zur Datenanreicherung vor, etwa durch Transfer Learning oder synthetische Daten.
Das hängt vom Umfang ab. Kleinere Automatisierungsprojekte starten bei etwa 15 000 CHF. Komplexe Computer-Vision- oder NLP-Systeme liegen meist zwischen 40 000 und 120 000 CHF. Nach dem Erstgespräch erhalten Sie ein verbindliches Angebot mit Festpreis oder klar definierten Meilensteinen.
Standardmässig arbeiten wir mit Schweizer Cloud-Anbietern (Exoscale, Infomaniak) oder direkt auf Ihrer eigenen Infrastruktur. Wenn Sie AWS oder Azure bevorzugen, wählen wir eine Region innerhalb der Schweiz oder der EU. Alle Daten bleiben unter Ihrer Kontrolle.
Ja. Sie erhalten den vollständigen Quellcode, die Trainingspipeline und eine technische Dokumentation. Wir bieten auch optionale Wartungsverträge an, falls Sie das Modell regelmässig mit neuen Daten nachtrainieren möchten, ohne eigenes ML-Personal aufzubauen.
Bei uns sprechen Sie direkt mit den Leuten, die den Code schreiben. Kein Projektmanager-Overhead, keine 80-seitigen PowerPoint-Decks. Unser Team besteht aus sechs Personen mit Hintergrund in Informatik, Statistik und Ingenieurwesen. Wir arbeiten eng mit Ihnen zusammen, statt Aufgaben an Subunternehmer weiterzugeben.
Sprechen wir über Ihr Projekt
Beschreiben Sie kurz, worum es geht. Wir melden uns innerhalb von zwei Arbeitstagen.
Adresse
64986 Sihlfeldstrasse, 2000 Neuchâtel, Neuchâtel, Switzerland
Telefon
+41 32 533 42 93
E-Mail
[email protected]
