Forschung und Optimierung

Wann es hilft

Eine anspruchsvolle Idee hat ungeprüfte technische Abhängigkeiten; dadurch bleibt unklar, ob weitere Entwicklung sinnvoll ist.

Was wir umsetzen

• Prüfung von Anforderungen, Grenzen und Lösungen
• Prototyp oder Machbarkeitsnachweis
• Vergleich von Kosten, Qualität und Risiken

So gehen wir vor

Gemeinsam formulieren wir eine prüfbare Frage, Kriterien und ein zeitlich begrenztes Experiment. Wir erstellen den kleinsten sinnvollen Prototyp, dokumentieren Ergebnisse und empfehlen Fortsetzung, Änderung des Ansatzes oder Abbruch; ein Prototyp ist noch keine Produktionslösung.

Was Sie erhalten

• Prototyp und Experimentbericht
• Empfehlung und Voraussetzungen für die nächste Phase

Beispielhafte Anwendung

Beispiel: Vor einer vollständigen Modernisierung prüfen wir, ob ein neues Verarbeitungsverfahren die erforderliche Antwortzeit erreicht.

So messen wir den Erfolg

• Erreichte technische Kriterien
• Geschätzte Kosten und offene Abhängigkeiten

Nach der Einführung

Wir übergeben Ergebnisse und reproduzierbare Schritte. Produktionsübernahme, Absicherung, Sicherheit, Dokumentation und Wartung bilden eine gesondert vereinbarte nächste Phase.

Wann es hilft

Die Anwendung wird bei höherer Last langsam, während die Ursache nicht zwischen Datenbank, Code und Infrastruktur unterschieden wird.

Was wir umsetzen

• Profiling und Prüfung von Abfragen
• Lasttests in einer vereinbarten Umgebung
• Caching, Nebenläufigkeit und Prüfung der Verbesserungen

So gehen wir vor

Wir bestimmen repräsentative Szenarien und eine Ausgangsmessung. Schrittweise prüfen wir Annahmen, bearbeiten die wichtigsten Engpässe und wiederholen die Messung; dabei beobachten wir Ressourcenverbrauch, Ergebnisrichtigkeit und die Möglichkeit zur Rücknahme von Änderungen.

Was Sie erhalten

• Bericht zu Engpässen und umgesetzten Verbesserungen
• Wiederholbare Szenarien und Vorher-Nachher-Messungen

Beispielhafte Anwendung

Beispiel: Eine Berichtsanalyse zeigt eine langsame Abfrage; eine Indexänderung wird mit realistischen Datenmengen geprüft.

So messen wir den Erfolg

• Antwortzeiten und Durchsatz
• Ressourcenverbrauch und korrekte Ergebnisse

Nach der Einführung

Wir übergeben Ergebnisse und reproduzierbare Schritte. Produktionsübernahme, Absicherung, Sicherheit, Dokumentation und Wartung bilden eine gesondert vereinbarte nächste Phase.

Wann es hilft

Die Planung von Personal, Fahrzeugen, Produktion oder Beständen umfasst zahlreiche zusammenhängende Einschränkungen und manuelle Korrekturen.

Was wir umsetzen

• Modellierung von Zielen, Einschränkungen und Regeln
• Optimierungsalgorithmen und Szenarienvergleich
• Nachvollziehbare Ergebnisse und manuelle Anpassungen

So gehen wir vor

Wir definieren das Optimierungsziel und zwingend einzuhaltende Regeln. Wir prüfen die Eingabedaten, erstellen ein Modell und vergleichen Ergebnisse mit dem bestehenden Verfahren; unlösbare Fälle werden mit Ursachen und Änderungsmöglichkeiten dargestellt.

Was Sie erhalten

• Optimierungsprototyp oder angebundenes Werkzeug
• Dokumentierte Regeln und Szenarienvergleich

Beispielhafte Anwendung

Beispiel: Ein Wochenplan berücksichtigt Schichten, Mitarbeiterqualifikationen und Bestellfristen.

So messen wir den Erfolg

• Zielerreichung gegenüber dem Ausgangswert
• Einhaltung der Einschränkungen und Berechnungszeit

Nach der Einführung

Wir übergeben Ergebnisse und reproduzierbare Schritte. Produktionsübernahme, Absicherung, Sicherheit, Dokumentation und Wartung bilden eine gesondert vereinbarte nächste Phase.

Wann es hilft

Prozess- oder Systemänderungen sind teuer; direkte Tests stören den Betrieb oder erlauben keinen Szenarienvergleich.

Was wir umsetzen

• Modellierung von Prozessen, Kapazitäten und Ereignissen
• Anbindung an Messungen, sofern verfügbar
• Szenarien, Sensitivität und Prüfung von Annahmen

So gehen wir vor

Wir bestimmen Modellgrenzen, benötigte Daten und die Fragen an die Simulation. Wir kalibrieren sie mit tatsächlichen Messungen und kennzeichnen Unsicherheit; einen angebundenen digitalen Zwilling planen wir erst, wenn Quellen und Kosten seine Pflege rechtfertigen.

Was Sie erhalten

• Simulationsmodell und Beschreibung der Annahmen
• Szenarienvergleich und Empfehlung

Beispielhafte Anwendung

Beispiel: Eine Simulation untersucht den Einfluss eines zusätzlichen Arbeitsplatzes auf Warteschlangen und Engpässe.

So messen wir den Erfolg

• Übereinstimmung mit beobachtetem Betrieb
• Sensitivität und Unterschiede zwischen Szenarien

Nach der Einführung

Wir übergeben Ergebnisse und reproduzierbare Schritte. Produktionsübernahme, Absicherung, Sicherheit, Dokumentation und Wartung bilden eine gesondert vereinbarte nächste Phase.

Wann es hilft

Mehrere Beteiligte benötigen eine überprüfbare Änderungshistorie; es ist jedoch unklar, ob ein verteiltes Register dafür geeignet ist.

Was wir umsetzen

• Analyse von Vertrauen, Beteiligten und Daten
• Vergleich von Signaturen, Prüfprotokollen und Blockchain
• Prototyp zur Prüfung von Herkunft und Integrität

So gehen wir vor

Zuerst vergleichen wir eine gewöhnliche Datenbank, signierte Datensätze und ein verteiltes Register. Wir definieren Identitäts- und Schlüsselverwaltung, Kosten und Datenschutzgrenzen; aufwendigere kryptografische Entwürfe sowie unabhängige Prüfungen werden mit Fachleuten abgegrenzt.

Was Sie erhalten

• Begründete Architekturwahl und Prototyp
• Dokumentierte Annahmen und Prüfplan

Beispielhafte Anwendung

Beispiel: Partner prüfen, ob sich ein bestätigtes Dokument seit der Signatur verändert hat, ohne seinen Inhalt öffentlich zu machen.

So messen wir den Erfolg

• Überprüfbarkeit der Datenintegrität
• Kosten, Antwortzeit und Verwaltbarkeit

Nach der Einführung

Wir übergeben Ergebnisse und reproduzierbare Schritte. Produktionsübernahme, Absicherung, Sicherheit, Dokumentation und Wartung bilden eine gesondert vereinbarte nächste Phase.

Wann es hilft

Eine besondere Aufgabe übersteigt erprobte Modelle oder verlangt Betrieb auf begrenzter Hardware mit unklarer Qualität und unklaren Kosten.

Was wir umsetzen

• Vergleich von Architekturen und spezialisierten neuronalen Netzen
• Experimentelles Training, Komprimierung und Edge-Betrieb
• GPU-Tests, Reproduzierbarkeit und Übergang in die Produktion

So gehen wir vor

Wir begrenzen die Forschung zeitlich, prüfen Datenrechte und Qualität und definieren ein Vergleichsmodell. Wir messen Qualität, Ressourcenverbrauch und Kosten; das Training eines Basismodells von Grund auf erfordert eine separate Bewertung von Daten, Team, Infrastruktur und Finanzierung.

Was Sie erhalten

• Forschungsprototyp und reproduzierbares Experiment
• Ergebnisse, Grenzen und Entscheidung zur Fortsetzung

Beispielhafte Anwendung

Beispiel: Wir vergleichen die Qualität eines Bildmodells auf einem Server und auf einem Gerät an der Produktionslinie.

So messen wir den Erfolg

• Qualität auf einem unabhängigen Datensatz
• Latenz, Speicherbedarf und Rechenkosten

Nach der Einführung

Wir übergeben Ergebnisse und reproduzierbare Schritte. Produktionsübernahme, Absicherung, Sicherheit, Dokumentation und Wartung bilden eine gesondert vereinbarte nächste Phase.