Wir analysierten Marktbedürfnisse und befragten Knowledge Manager.
Wir haben den Funktionsumfang für das MVP definiert und die Prioritäten für Design und Entwicklung festgelegt
Wir haben die erste Iteration entworfen und interviewbasierte Tests im Team und mit Testnutzern durchgeführt.
Wir haben das MVP mit den Kernfunktionen entwickelt und die Website gelauncht.
Wir analysierten Marktbedürfnisse, Kundenprobleme und entwickelten ein Geschäftsmodell.
Definierung von High-Priority Funktionen in Zusammenarbeit mit Stakeholdern und Erstellung von Wireframes
Design einer benutzerfreundlichen Oberfläche, und Entwicklung des Backends.
Einführung des MVPs mit Pilotkunden, deren Feedback zur Produktverfeinerung und Funktionsvalidierung genutzt wurde.
Benutzer- und Stakeholderforschung durch die Verwendung von Personas, User Journey Maps und Interviews.
Definition der Wertschöpfung, Geschäftsmodell und Planung.
Definition des Funktionsumfangs für das MVP, Spezifikation der Funktionalität und Sammlung von Feedback
Technische Machbarkeit, Aufwandseinschätzung und Implementierungsplanung
Durchführung von Interviews mit Fachleuten, um Schmerzpunkte in den manuellen Arbeitsabläufen zu identifizieren
Entwurf der ersten Prototypen zur Validierung des Konzepts
Durchführung von Interviews zur Sammlung von Feedback und Identifizierung von Problemen
Entwicklung eines MVP und Veröffentlichung für den ersten Nutzer, um Feedback zu sammeln
Mitarbeiter verbrachten übermäßig viel Zeit mit der Verarbeitung unstrukturierter Texte aus komplexen Dokumenten, die oft bis zu 300 Seiten lang waren.
Hohe Genauigkeitsanforderungen unter engen Fristen führten zu häufigen Fehlern und verpassten Chancen. Bis zu 30 % der Unternehmen wurden aufgrund von Fehlern von Ausschreibungen disqualifiziert.
Obwohl GAEB-Formate zunehmend verwendet werden, bleiben viele Dokumente in inkonsistenten PDF-Formaten, was die manuelle Zuordnung mühsam macht.
Das Fehlen strukturierter Trainingsdaten behinderte anfangs die Anwendung von Machine-Learning-Modellen.
Deevio vereinfacht die Integration, Analyse und Automatisierung komplexer Datenprozesse. Es automatisiert repetitive Aufgaben, verbessert die Effizienz und minimiert Fehler, während es sich nahtlos in bestehende Systeme integriert.
Deevio nutzt KI-gestützte Computer-Vision-Algorithmen, um Qualitätskontrolle zu optimieren. Es erkennt Defekte und Anomalien mit hoher Genauigkeit, was zuverlässigere Ergebnisse als manuelle Inspektionen liefert.
Die Plattform bietet flexible Lösungen, die sich an branchenspezifische Anforderungen anpassen lassen. Workflows können individuell gestaltet werden, um Datenmanagement und Inspektionsprozesse zu optimieren.
Eine intuitive Benutzeroberfläche ermöglicht eine einfache Einrichtung und Verwaltung von Daten- und Inspektionsaufgaben, wodurch Teams schnell und ohne umfangreiche Schulungen produktiv werden könne
Deevio, jetzt Teil der Wenglor Sensoric Group, stärkt seine KI- und Inspektionsfähigkeiten, liefert fortschrittliche datengesteuerte Lösungen und verbessert seine globale Wettbewerbsposition. Die Technologie steigert die Qualitätskontrolle, Produktivität und betriebliche Effizienz durch präzise Inspektionen und effektive Datenverarbeitung.
Unternehmen, die das KI-gestützte visuelle Inspektionssystem von Deevio einsetzen, erzielen erhebliche Verbesserungen in der Effizienz und Qualitätssicherung.
KI-Software erkannte Defekte, die herkömmliche Bildverarbeitungssysteme übersehen hatten, und verbesserte die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Bewertungen.
Deevios KI reduzierte die Fehlablehnungsrate auf unter 1 % und führte zu jährlichen Einsparungen von bis zu 300.000 Euro.
"Den richtigen Ansatzpunkt zu finden, um relevante Probleme in der Industrie anzugehen, war eine Herausforderung, bei der uns triebwerk.ai geholfen hat. Sie gab uns die richtige Richtung, um ein erfolgreiches Geschäft und Produkt aufzubauen."
