Ein Sprachmodell ist ein brillanter Motor — aber generisch, zustandslos und ohne Zugang zu Ihrem Betrieb. data factory ist das Fahrzeug: Jeder Agent bringt dedizierte Skills, Tools, Datenintegrationen, Context-/Workflow-Management, QA und Infrastruktur mit. Deshalb liefern wir in Wochen — und mit jedem besseren Modell werden Ihre Agenten automatisch besser.
Ein rohes LLM kennt weder Ihr Werk noch Ihre Netzentgelte, hat keinen Zugriff auf Ihr MES und vergisst nach jedem Aufruf alles. Jede der sechs Schichten schließt genau eine dieser Lücken — versioniert, getestet und je Agentenrolle spezialisiert.
Kodifiziertes Domänenwissen je Rolle: OEE-Verlustzerlegung, Peak-Shaving-Logik inkl. atypischer Netznutzung, Drift-Erkennungsmethodik, Tourenoptimierung. Nicht als Prompt — als versionierte, getestete Verfahren.
Der produktionsreife Werkzeugkasten je Agent: Pipeline- & Modellierungswerkzeuge (DE), Regelwerks- & Monitoring-Engines (DQ), Prognose- & Optimierungsbibliotheken mit Validierungs-Harness (DS), Report- & KPI-Generatoren (DA), Ticketing-Anbindung.
Fertige, lesende Konnektoren für ERP, MES/BDE, SCADA/PLS, EMS, TMS/WMS, Markt- & Wetterdaten — inkrementell, historisiert, überwacht. Der Teil, der bei Eigenbau-Projekten Monate frisst.
Das Gedächtnis und die Orchestrierung: dokumentierte Datenmodelle, KPI-Definitionen, gelernte Regelwerke und Anlagenkontext als persistenter Zustand — plus die Übergaben zwischen den vier Agenten und langlaufende Prozesse wie tägliches Retraining.
Mehrstufige Absicherung: Datenprüfungen (Vollständigkeit, Frische, Drift), Modellvalidierung vor jedem Deployment, Human-in-the-Loop-Freigaben für kritische Änderungen, Vorher-Nachher-Messung je Maßnahme.
Deployment in Ihrer Cloud (Azure, AWS, Google · Snowflake, Databricks, BigQuery), Übernahme Ihres Berechtigungsmodells, Monitoring mit SLAs, Versionierung von Pipelines und Modellen. Der Betrieb ist eingebaut, nicht nachgelagertes Projekt.
Weil Skills, Tools, Integrationen, Kontext, QA und Infrastruktur in der Plattform liegen und nicht im Modell, ist der Kern austauschbar. Sie profitieren von jedem Fortschritt bei Anthropic, OpenAI & Co. — ohne dass in Ihrem Betrieb etwas umgebaut wird.
Modellwahl nach Ihren Kriterien: Leistung, Kosten, Datenschutz, Hosting-Ort. Auch je Aufgabe unterschiedlich — anspruchsvolles Reasoning auf einem Frontier-Modell, Routineaufgaben auf einem günstigen oder lokal gehosteten Modell.
Die Plattform übernimmt Ihre Spielregeln: Ihre Cloud, Ihr Berechtigungsmodell, Ihre Freigabeprozesse. Vier Bereiche, die im Enterprise-Einsatz den Unterschied machen.
Alle drei nutzen dieselben Modelle. Der Unterschied liegt in den sechs Schichten darum herum — und darin, wer sie baut, betreibt und aktuell hält.
| LLM / Copilot direkt | Eigenbau mit Data-Team | data factory-Agenten | |
|---|---|---|---|
| Domänen-Skills | Generisch — Betriebswissen muss jedes Mal in den Prompt | Entsteht über Monate, hängt an Schlüsselpersonen | ✓Kodifiziert je Rolle — versioniert & getestet, ab Tag 1 |
| Anbindung Quellsysteme | Nicht enthalten | Eigenes Integrationsprojekt je Quelle | ✓Fertige Konnektoren — Tage je Quelle, lesend & überwacht |
| Betriebskontext | Zustandslos — nach jedem Aufruf vergessen | Muss selbst konzipiert und gepflegt werden | ✓Persistente Datenmodelle, KPI-Definitionen & Regelwerke |
| QA & Freigaben | Keine — Halluzinationsrisiko trägt der Nutzer | Selbst zu bauen, oft nachgelagert | ✓Validierung, Human-in-the-Loop & Vorher-Nachher-Messung eingebaut |
| Dauerbetrieb | Nicht vorgesehen | Bindet das Team dauerhaft — Data, ML & Decision Ops | ✓Inklusive — Monitoring, Retraining, Freigaben im Hintergrund |
| Zeit bis KPI-Wirkung | — (kein Weg zur Anlage) | Quartale, mit Projektrisiko | ✓4–6 Wochen bis der erste Hebel produktiv am KPI misst |
Im Potenzial-Assessment binden wir Ihre Quellsysteme lesend an und zeigen in zwei Wochen, was die sechs Schichten aus Ihren Daten machen — quantifiziert in Euro, priorisiert nach Hebel und Aufwand.