Leistungen für IoT Unternehmen

IoT-Systeme schaffen Transparenz, ermöglichen neue Services von der Feld- bis zur Unternehmensebene, und bilden die Grundlage für datenbasierte Geschäftsmodelle. Die Qualität der Anwendungen kann dabei allerdings nur so gut sein wie die Daten, auf denen sie aufbauen. Wenn relevante Messgrößen fehlen, Daten an der falschen Stelle im System erfasst werden, oder die Datenqualität unzureichend ist, kann dies auf höheren Ebenen nur schwer kompensiert werden. Ein tiefgreifendes System- und Prozessverständnis stellt das Fundament guter IoT-Systeme dar.

Dieses Fundament stellt unsere Kernkompetenz dar. Mit unserer Erfahrung im Maschinen- und Anlagenbau und unserer Expertise im Bereich Digitaler Zwillinge verstehen wir die technischen Zusammenhänge, aus denen Sensorsignale und Daten entstehen. Damit unterstützen wir gezielt IoT- und Software-Unternehmen bei der Realiserung ihrer Produkte und Services. Im Rahmen unseres methodischen Vorgehen zur strukturierten Entwicklung digitaler Zwillinge analysieren wir systematisch Maschinen, Prozesse und Betriebsabläufe. Daraus leiten wir ab, welche Informationen für konkrete IoT- und AI-Use-Cases tatsächlich benötigt werden und unterstützen bei der Auswahl und Integration der passenden Sensorik. Damit schaffen wir ein belastbares Datenfundament für weitere Verarbeitung.

Mehr über unser Vorgehen

Dieses Systemverständnis hilft auch bei der Auswertung der Betriebsdaten. Nicht jeder technische Zusammenhang muss erst mithilfe aufwendiger statistischer Verfahren oder großer Datenmengen erlernt werden. Maschinen und Anlagen folgen technischen Prinzipien und mechanischen sowie mechatronischen Wirkzusammenhängen. Werden diese Zusammenhänge verstanden, können relevante Einflussgrößen gezielt identifiziert und bereits bei der Entwicklung von Auswertemodellen berücksichtigt werden. Das reduziert unnötige Komplexität und kann gleichzeitig den Bedarf an großen Trainingsdatensätzen verringern. So entstehen schlankere und robustere Modelle, deren Ergebnisse sich technisch besser nachvollziehen lassen und die sich leichter auf unterschiedliche Maschinen und Betriebszustände übertragen lassen.

Mehrwert gezielter schaffen

Je besser der technische Prozess verstanden ist, desto präziser lässt sich bestimmen, wo ein IoT-Use-Case tatsächlich Mehrwert schafft. Wir helfen dabei, technische Herausforderungen und relevante Einflussgrößen auf Maschinen- und Prozessebene zu identifizieren. So entstehen Anwendungen, die nicht nur technisch funktionieren, sondern ein konkretes Problem beim Endkunden lösen.


  • Technische Pain Points gezielt identifizieren
  • Use Cases näher am tatsächlichen Kundenproblem entwickeln
  • Relevante Einflussgrößen frühzeitig erkennen
  • Mehrwert technischer Lösungen besser greifbar machen

Bessere Datengrundlage

Die Qualität eines IoT-Systems hängt wesentlich von den Daten ab, die ihm zur Verfügung stehen. Mit unserem Maschinen- und Prozessverständnis unterstützen wir dabei, die tatsächlich relevanten Messgrößen zu bestimmen und geeignete Sensorik auszuwählen und zu integrieren. So entsteht eine belastbare Datengrundlage für die weitere Verarbeitung.


  • Relevante Messgrößen gezielt bestimmen
  • Geeignete Sensorik auswählen und integrieren
  • Datenqualität bereits an der Quelle verbessern
  • Solide Grundlage für IoT- und AI-Anwendungen schaffen

Schlankere Auswertemodelle

Nicht jeder technische Zusammenhang muss erst aufwendig aus großen Datenmengen gelernt werden. Durch vorhandenes System- und Prozesswissen können bekannte Wirkzusammenhänge gezielt in die Auswertung einfließen. Dadurch lassen sich Modelle häufig einfacher aufbauen und der Modellierungs- und Berechnungsaufwand reduzieren.


  • Technisches Wissen in die Auswertung einbeziehen
  • Modellkomplexität gezielt reduzieren
  • Weniger Modellierungs- und Berechnungsaufwand
  • Ergebnisse technisch besser nachvollziehen

Schneller zur belastbaren Lösung

IoT-Unternehmen bringen umfassende Kompetenz in Software, Datenverarbeitung und digitalen Services mit. Wir ergänzen diese um das notwendige Verständnis für Maschinen, Anlagen und technische Prozesse. Werden Maschine, Sensorik und Datengrundlage frühzeitig gemeinsam betrachtet, lassen sich technische Anforderungen besser einordnen, ungeeignete Datenquellen vermeiden und unnötige Iterationsschleifen reduzieren. So entsteht schneller eine Lösung, die auch im realen Maschinenbetrieb zuverlässig funktioniert.


  • IoT-Kompetenz gezielt um Maschinenbau-Know-how ergänzen
  • Technische Anforderungen frühzeitig richtig einordnen
  • Späte Anpassungen und Nachrüstungen vermeiden
  • Entwicklungsrisiken reduzieren und Umsetzung beschleunigen