Standard-Software stößt schnell an Grenzen, wenn spezifische Geschäftslogiken, ERP-Restriktionen oder historische Eigenheiten berücksichtigt werden müssen. Ehrenmüller AI entwickelt maßgeschneiderte Machine-Learning-Modelle, die exakt auf die Datenstruktur des jeweiligen Unternehmens trainiert werden. Statt starrer Regeln lernen unsere Systeme aus Vergangenheitsdaten und treffen automatisierte Entscheidungen, beispielsweise bei der Freigabe von anomalen Aufträgen in der Kommissionierung oder bei der semantischen Segmentierung von Bauplänen mittels Convolutional Neural Networks (CNN) und PyTorch. Unsere Kunden erhalten die volle Datenhoheit und eine Lösung, die sich nahtlos an ihren Workflow anpasst.

Ja, bei Ehrenmüller AI erhaltet Ihr vollen Zugriff auf den entwickelten Code und das trainierte Modell. Ihr seid vollständige Eigentümer der erarbeiteten Lösung, bleibt unabhängig und könnt das System bei Bedarf später intern eigenständig weiterbetreiben oder modifizieren.

Höchste Datensicherheit steht bei uns an erster Stelle. Als AWS Select Partner bieten wir hochsicheres Cloud-Hosting an. Wir implementieren die fertigen Lösungen aber genauso gerne auf On-Premise-Servern direkt bei Ihnen im Unternehmen oder arbeiten mit anderen Anbietern wie Azure oder Hetzner zusammen. Sie behalten zu jedem Zeitpunkt die volle Kontrolle über Ihre wertvollen Daten.

Unser Team aus studierten und promovierten Mathematikern, Informatikern und Datenwissenschaftlern entwickelt fundierte Machine-Learning-Architekturen auf Basis praxiserprobter mathematischer Methoden. Unser Schwerpunkt liegt auf Gradient-Boosting-Verfahren für Vorhersagemodelle, Deep Learning mit Convolutional Neural Networks (CNN) in PyTorch für visuelle Aufgaben sowie mathematischen Optimierungsverfahren für Ressourcen- und Sortimentsplanungen. Für eine saubere Codequalität und effiziente Umsetzung setzen wir auf sauberen Python-Code und unser eigenes Framework emops.

Unsere Data Scientists und Mathematiker lösen anspruchsvolle Kernprobleme, bei denen Standardsoftware an ihre Grenzen stößt. Typische Anwendungsfälle sind beispielsweise diskrete Optimierungen mittels Knapsack-Algorithmen zur Margenmaximierung im Handel, präzise Absatzprognosen auf Artikelebene mit XGBoost oder die automatisierte Vorhersage von Kundenabwanderung inklusive transparenter Ursachenanalyse über SHAP-Werte. Wir entwickeln Algorithmen, die große historische Datenmengen und Einflussfaktoren auswerten und direkte Entscheidungsvorlagen für Ihre bestehenden ERP-Systeme liefern.

Ja, unsere Data Engineers integrieren KI-Services über robuste REST-APIs direkt in Eure vorhandene Softwarelandschaft, beispielsweise in SAP, Microsoft Dynamics oder unternehmenseigene Branchensoftware. Ein manueller Zwischenschritt entfällt, da die Vorhersagen und Empfehlungen direkt dort landen, wo Eure Mitarbeitenden täglich arbeiten.

Unser Team greift auf ein breites Spektrum an Methoden zurück: Gradient-Boosting-Verfahren (wie XGBoost) für Absatzprognosen und Churn-Analysen, Deep Learning mit Convolutional Neural Networks (CNNs) in PyTorch für Bildverarbeitung sowie mathematische Optimierungsverfahren wie Knapsack-Algorithmen für Sortiments- und Logistikentscheidungen

Da jedes System eine individuelle Maßanfertigung ist, hängen Dauer und Budget vom konkreten Umfang ab. Ein Proof of Concept zur Machbarkeitsprüfung dauert meist nur wenige Wochen, während vollwertige Produktivsysteme typischerweise zwischen drei und sechs Monaten beanspruchen. Durch unsere vierstufige Phasenstruktur habt Ihr nach jeder Phase volle Kostentransparenz und absolute Planungssicherheit.