We analysed market needs, customer problems and developed a business model.
Defining high-priority functions in collaboration with stakeholders and creating wireframes
Design of a user-friendly interface, and development of the backend.
Introduction of the MVPs with pilot customers whose feedback was used for product refinement and function validation.
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.
User and stakeholder research through the use of personas, user journey maps, and interviews.
Definition of value creation, business model and planning.
Defining the feature set for the MVP, specifying the functionality, and collecting feedback
Technical feasibility, cost assessment and implementation planning
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 makes it easy to integrate, analyze, and automate complex data processes. It automates repetitive tasks, improves efficiency, and minimizes errors while seamlessly integrating with existing systems.
Deevio uses AI-powered computer vision algorithms to optimize quality control. It detects defects and abnormalities with high accuracy, which provides more reliable results than manual inspections.
The platform offers flexible solutions that can be adapted to industry-specific requirements. Workflows can be individually designed to optimize data management and inspection processes.
An intuitive user interface makes it easy to set up and manage data and inspection tasks, allowing teams to become productive quickly and without extensive training
Deevio, now part of the Wenglor Sensoric Group, is strengthening its AI and inspection capabilities, delivering advanced data-driven solutions, and improving its global competitive position. The technology increases quality control, productivity, and operational efficiency through accurate inspections and effective data processing.
Companies that use Deevio's AI-powered visual inspection system achieve significant improvements in efficiency and quality assurance.
AI software identified defects that traditional image processing systems had missed and improved the accuracy and reliability of assessments.
Deevio's AI reduced the false rejection rate to below 1% and led to annual savings of up to 300,000 euros.
Finding the right starting point to address relevant problems in industry was a challenge that triebwerk.ai helped us with. It gave us the right direction to build a successful business and product.
