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.
Together, we developed the Notify IoT machine monitoring tool. We designed the product and developed a go-to-market strategy. The core was building a real-time API for machine data, aggregating production data and displaying the results in an attractive front end.
NETZSCH Notify continuously monitors parameters such as temperature, pressure and vibrations and sends immediate notifications when they exceed safe operating conditions.
The system uses historical data analysis to predict maintenance requirements, minimize downtime, and extend equipment life. Notify recognizes inefficiencies and suggests optimizations to increase productivity.
Intuitive dashboards and reports clearly present machine data so operators can make informed decisions quickly.
Operators have the ability to access machine data from any device, allowing faster response and more efficient management.
We developed the solution within time and budget, processing complex machine data from production environments in an appealing front end. The first MVP was delivered to NETZSCH customers within six months and 50 customers were on board within the first year.
“It was a real pleasure working with triebwerk.ai. The team was very professional and completed the entire project on time and within budget, delivering a fully functional MVP and accompanying business strategy.”
