Intelligenz im Kern. Nicht nachträglich aufgesetzt.
Die meisten Plattformen fügen KI als Nachgedanken hinzu — hier ein Chatbot, dort ein Dashboard. IRIS wurde von Tag eins mit KI architekturiert. Jedes Modul hat seine eigene KI‑Komponente. Jede Entscheidung wird durch maschinelles Lernen, LLM‑Reasoning und Echtzeit‑Empfehlungen gestützt.
WAS AI-NATIVE BEDEUTET
KI ist kein Feature. Sie ist das Fundament.
In IRIS ist KI kein separates Modul, das Sie abschalten können. Sie ist in die Architektur selbst eingewoben — in die Art, wie Daten fließen, Entscheidungen getroffen und Aktionen ausgeführt werden.
Machine Learning
Prädiktive Intelligenz
Klassische und Deep‑Learning‑Modelle, trainiert auf Ihren Betriebsdaten — und synthetischen Daten aus dem Digital Twin, wenn historische Daten rar sind. Zeitreihenprognosen, Klassifikation, Regression und Anomalieerkennung laufen kontinuierlich über alle Module.
LLM & RAG
Kontextuelles Reasoning
Angetrieben von LLMind — dem proprietären industriellen LLM von DBR77 — kombiniert mit Retrieval-Augmented Generation auf Ihren betrieblichen Wissensdatenbanken. Stellen Sie Fragen in natürlicher Sprache und erhalten Sie Antworten, die auf Ihren SOPs, Wartungsprotokollen, Qualitätsberichten und Produktionsdaten basieren.
Recommendation Engine
Präskriptive Aktion
Modulübergreifende Analyse, die Ihnen nicht nur sagt, was passiert ist — sondern was Sie als Nächstes tun sollten. KI‑generierte Empfehlungen werden zu Aufgaben mit menschlichen Freigabe‑Gates und schließen den Kreislauf von Erkenntnis zu Ausführung automatisch.
CLOSED‑LOOP KI
Von Daten zu Entscheidung zu Ausführung — automatisch.
Das unterscheidet KI‑nativ von KI‑aufgesetzt. In IRIS bricht der Kreislauf nie ab: Daten erzeugen Erkenntnisse, Erkenntnisse werden zu Empfehlungen, Empfehlungen werden zu Aufgaben, Aufgaben werden ausgeführt, und das Ergebnis fließt als neue Daten zurück.
Daten
IoT‑Sensoren, Produktionsereignisse, Qualitätsprüfungen
Digital Twin
Simulation, Szenariomodellierung, synthetische Daten
ML‑Modell
Prognose, Klassifikation, Anomalieerkennung
LLM‑Reasoning
Kontextanalyse, Root Cause, Erklärung
Empfehlung
Umsetzbare Erkenntnis mit geschätzter Auswirkung
Aufgabe
Automatisch erstellt, zugewiesen, priorisiert
Menschliche Freigabe
Prüfen, genehmigen oder ablehnen
Ausführung
Arbeitsauftrag, Planänderung, Parameteranpassung
Feedback
Ergebnisdaten fließen in den Kreislauf zurück
Der Kreislauf ist kontinuierlich. Jede Ausführung erzeugt neue Daten, die die nächste Prognose verbessern.
LLMIND
Lernen Sie LLMind kennen. Unser proprietäres industrielles LLM.
Allgemeine LLMs verstehen Ihre Fabrik nicht. LLMind schon. Von DBR77 speziell für den Fertigungsbetrieb entwickelt, schlussfolgert es über Produktionsprozesse, Wartungsverfahren und Qualitätsstandards so, wie es ein erfahrener Werksleiter tun würde.
Speziell für die Fertigung entwickelt
LLMind ist kein allgemeiner Chatbot, der für die Industrie feinabgestimmt wurde. Es wurde von Grund auf auf Fertigungsprozessen, operativer Terminologie und industriellen Workflows trainiert. Es versteht OEE, MTBF, Umrüstoptimierung und Chargenplanung nativ.
On‑Premise Deployment
Für Organisationen mit strengen Datensouveränitätsanforderungen kann LLMind vollständig on‑premise betrieben werden. Ihre Betriebsdaten verlassen nie Ihr Netzwerk. Keine Cloud‑Abhängigkeit, keine Datenverarbeitung durch Dritte — volle Kontrolle.
RAG auf Ihren Betriebsdaten
Vektor‑Embeddings werden aus Ihren SOPs, Wartungsprotokollen, Qualitätsberichten, Produktionsdaten und Wissensdatenbanken generiert. Wenn LLMind eine Frage beantwortet, ruft es zuerst relevanten Kontext aus Ihren Daten ab — jede Antwort basiert auf Fakten, nicht auf Halluzinationen.
Jedes Modul hat seine eigene KI
LLMind ist kein einzelner Chatbot, der obenauf sitzt. Jedes IRIS‑Modul — MES, WMS, QMS, CMMS, APS — hat seine eigene KI‑Komponente, die von LLMind angetrieben, auf modulspezifische Daten trainiert und für modulspezifische Aufgaben optimiert ist.
DIGITAL TWIN + KI
Modelle trainieren, ohne auf historische Daten zu warten.
Die größte Hürde für industrielle KI? Zu wenig Daten. Der Digital Twin löst dies, indem er synthetische Trainingsdaten aus simulierten Szenarien generiert — damit Ihre ML‑Modelle ab dem ersten Tag produktionsbereit sind.
Synthetische Trainingsdaten
Haben Sie keine 2 Jahre Ausfalldaten, um ein Predictive‑Maintenance‑Modell zu trainieren? Der Digital Twin simuliert Tausende von Szenarien — Ausrüstungsdegradation, Prozessvariationen, Nachfragespitzen — und generiert die Trainingsdaten, die Ihre ML‑Modelle brauchen, heute.
Szenariosimulation
Was passiert, wenn Sie eine dritte Schicht einführen? Die Losgröße ändern? Eine Arbeitsstation versetzen? Spielen Sie das Szenario im Digital Twin durch, bevor Sie einen Euro ausgeben. Validieren Sie den ROI mit Daten, nicht mit Bauchgefühl.
Kontinuierliche Modellvalidierung
ML‑Modelle verlieren im Laufe der Zeit an Genauigkeit, wenn sich Bedingungen ändern. Der Digital Twin generiert kontinuierlich Testszenarien zur Validierung der Modellgenauigkeit und löst Nachtraining aus, bevor Prognosen unzuverlässig werden.
FALLSTUDIEN
KI, die echte Probleme auf dem Shopfloor löst.
Nicht theoretisch. Nicht Zukunftsmusik. Das sind produktive Szenarien, die heute in IRIS laufen.
Predictive Maintenance
Vibrationsmuster, Temperaturtrends und Zyklusdaten speisen ML‑Modelle, die Lagerschäden 2–3 Wochen im Voraus prognostizieren. CMMS erstellt automatisch den Arbeitsauftrag. WMS reserviert die Ersatzteile. Null ungeplante Stillstände.
Qualitätsprognose
Prozessparameter der aktuellen Charge werden in Echtzeit mit historischen Qualitätsergebnissen verglichen. Erkennt das Modell eine Abweichung in Richtung Defekt, erhalten Operatoren einen Alert mit konkreten Parameteranpassungen — bevor der Defekt auftritt.
Nachfrageprognose
Zeitreihenmodelle analysieren Auftragshistorie, Saisonalität und externe Signale, um die Nachfrage 4–12 Wochen vorherzusagen. APS nutzt die Prognose zur Optimierung der Produktionsplanung. MRP passt die Materialbeschaffung automatisch an.
Anomalieerkennung
Unüberwachte Modelle überwachen kontinuierlich Hunderte von Prozessvariablen über alle Produktionslinien. Wenn etwas abweicht — selbst subtil — markiert das System es, erklärt die wahrscheinliche Ursache per LLM‑Reasoning und empfiehlt Korrekturmaßnahmen.
OEE‑Optimierung
KI analysiert Verfügbarkeits‑, Leistungs‑ und Qualitätsverluste über alle Linien, identifiziert die wirkungsvollsten Verbesserungspotenziale und erstellt priorisierte Aktionspläne. Der Digital Twin simuliert jede Verbesserung vor der Umsetzung.
Prozessparameter‑Optimierung
Für jede Produkt‑Maschinen‑Kombination lernen ML‑Modelle die optimalen Prozessparameter, die Qualität und Durchsatz maximieren. Empfehlungen werden den Operatoren in Echtzeit übermittelt, mit Begründung durch LLMind.
KONVERSATIONELLE KI
Sprechen Sie mit Ihrer Fabrik.
Stellen Sie Fragen in natürlicher Sprache. Erhalten Sie Antworten auf Basis Ihrer Betriebsdaten — keine generischen Antworten eines Chatbots, der Ihr Werk nicht kennt.
Warum ist die OEE auf Linie 3 gestern gesunken?
Die OEE sank um 12 % aufgrund von 3 ungeplanten Stillständen. Root Cause: Lagerverschleiß am Förderband C2 — CMMS hatte vor 5 Tagen Predictive Maintenance gemeldet, aber der Arbeitsauftrag wurde nicht priorisiert. Empfehlung: Wartung vor der nächsten Schicht einplanen. Geschätzte Erholung: +14 % OEE.
Was ist die optimale Losgröße für Produkt X?
Basierend auf Umrüstkosten, Nachfragemustern und Qualitätsausbeute minimieren Lose von 500 Einheiten die Gesamtkosten pro Einheit. Die Digital‑Twin‑Simulation bestätigt eine 8 %‑Durchsatzsteigerung im Vergleich zu den aktuellen 200er‑Losen, ohne Auswirkung auf die Qualitätskennzahlen.
Welche Maschinen fallen diese Woche am wahrscheinlichsten aus?
3 Maschinen markiert: Presse #7 (Lager — 87 % Ausfallwahrscheinlichkeit innerhalb von 5 Tagen), CNC-12 (Spindel — 72 % innerhalb von 7 Tagen), Förderband B4 (Motor — 65 % innerhalb von 10 Tagen). Arbeitsaufträge wurden in CMMS vorbereitet. Sollen sie eingeplant werden?
DATENSOUVERÄNITÄT
Ihre Daten. Ihre Infrastruktur. Ihre Regeln.
Wir wissen, dass Fertigungsdaten sensibel sind. Deshalb gibt Ihnen IRIS die volle Kontrolle darüber, wo Ihre Daten liegen und wie KI sie verarbeitet.
On‑Premise LLM
Betreiben Sie LLMind vollständig in Ihrer eigenen Infrastruktur. Keine Daten verlassen Ihr Netzwerk. Keine Cloud‑API‑Aufrufe. Vollständig Air‑Gapped für hochsensible Umgebungen.
Tenant‑isolierte KI
Im Multi‑Tenant‑SaaS‑Modus sind jedes KI‑Modell, jede Wissensdatenbank und jedes Vektor‑Embedding strikt pro Tenant isoliert. Ihre Daten trainieren niemals das Modell eines anderen Kunden.
GOVERNANCE
Intelligenz, geleitet durch menschliches Urteilsvermögen.
KI empfiehlt. Führungskräfte entscheiden. Jede KI‑generierte Empfehlung kann vor der Ausführung geprüft, genehmigt, angepasst oder abgelehnt werden. Vollständiger Audit Trail für jede Entscheidung. Denn in der Fertigung zählt Verantwortlichkeit.
Freigabe‑Gates
Konfigurierbar pro Modul, pro Rolle, pro Risikostufe
Vollständiger Audit Trail
Jede Empfehlung, Entscheidung und jedes Ergebnis wird protokolliert
Erklärbare KI
LLMind erklärt seine Logik in verständlicher Sprache
Erleben Sie KI‑native Fertigung in Aktion.
Buchen Sie eine Demo und sehen Sie, wie IRIS Ihre Fabrikdaten automatisch in Entscheidungen verwandelt.