Ihr Team entscheidet, Ihre Systeme setzen um. Die Agenten-Loops von G5 unterstützen Planung, Engineering und Management dabei, Produktionsprobleme mit Ihren eigenen Daten zu lösen – jede Zahl bis zu ihrer Quelle rückverfolgbar, jede Prognose mit ihrem gemessenen Fehler.
Jede Empfehlung kommt mit verglichenen Alternativen, mit Zahlen, die bis zu ihrer Quelle rückverfolgbar sind, und mit dem gemessenen Fehler ihrer Prognosen – bereit für die Person, die unterschreibt.
G5 liest, was Sie zulassen, und gibt Empfehlungen. Jede kritische Änderung gibt eine namentlich benannte Person frei, und jede Aktion wird protokolliert.
Beginnen Sie mit dem Loop für Ihr größtes Problem – SR, APS, Twin oder QA – auf Basis der Exporte, die Sie bereits erzeugen. Nehmen Sie den nächsten hinzu, wenn Sie so weit sind: Keiner setzt einen anderen voraus.
Jeder Entscheidungs-Loop arbeitet auf ein Produktionsziel hin: Er liest seine eigenen Daten und mündet in seine eigenen Entscheidungen. Darunter sorgt der Daten-Loop dafür, dass diese Daten bereitstehen und verlässlich sind. Alle teilen eine gemeinsame Basis – das Lakehouse mit Ihren gegen einen festgelegten Standard geprüften Daten, die Planungs-Engine, Machine Learning, das seinen eigenen Fehler ausweist, und Freigaben mit namentlich benannten Verantwortlichen –, und keiner setzt einen anderen voraus. Ein Werk beginnt mit dem Loop für sein größtes Problem.
Jeder Entscheidungs-Loop liest aus demselben Lakehouse. Die Daten-Loops halten es bereit und verlässlich – und machen daraus, wo die Regulierung es verlangt, Validierungsnachweise.
Von Ihrem Ziel zur Entscheidung – in sieben Schritten, denen jeder Entscheidungs-Loop folgt. Wählen Sie einen aus:
Sieben Schritte, ein Beispiel aus einem Spritzgießwerk.
Nimmt Anfragen, Dateien, Systemdaten und Sensorsignale entgegen.
Prüft die Daten, bevor sie verwendet werden.
Ermittelt, was möglich ist – und warum.
Macht aus dem Ziel Alternativen und vergleicht sie.
Prüft die eigene Arbeit, bevor Sie sie sehen.
Nutzt Werkzeuge, um die Arbeit zu erledigen.
Merkt sich, was passiert ist, und lernt dazu.
Der Agent handelt selbstständig innerhalb der Grenzen, die Sie setzen; kritische Änderungen warten auf die Freigabe einer namentlich benannten Person, und jede Aktion wird protokolliert.
Wie DataBot/APS den Produktionsfluss überwacht und bei Abweichungen neu plant.
Überwacht den Produktionsfluss im laufenden Betrieb.
Unterscheidet ein Problem im Werk von einem Datenproblem.
Findet, was vom Plan abweicht – und warum.
Plant neu, um das Problem zu umgehen.
Prüft die eigene Arbeit, bevor Sie sie sehen.
Nutzt Werkzeuge, um die Arbeit zu erledigen.
Merkt sich, was passiert ist, und lernt dazu.
Der Agent handelt selbstständig innerhalb der Grenzen, die Sie setzen; kritische Änderungen warten auf die Freigabe einer namentlich benannten Person, und jede Aktion wird protokolliert.
Wie DataBot/Twin die Prozessparameter hinter der Qualität überwacht und Einstellkorrekturen vorschlägt.
Vor der Aktivierung: weist das Modell an Ihren Daten nach.
Überwacht die Prozesssignale hinter der Qualität.
Prüft jedes Signal, bevor es verwendet wird.
Erkennt Drift, bevor ein Grenzwert überschritten wird.
Schlägt eine Einstellkorrektur vor und plant entsprechend neu.
Prüft die eigene Arbeit, bevor Sie sie sehen.
Nutzt Werkzeuge, um die Arbeit zu erledigen.
Merkt sich, was passiert ist, und lernt dazu.
Der Agent handelt selbstständig innerhalb der Grenzen, die Sie setzen; kritische Änderungen warten auf die Freigabe einer namentlich benannten Person, und jede Aktion wird protokolliert.
Wie DataBot/QA Qualitätsergebnisse überwacht, Einstellkorrekturen vorschlägt und neu plant.
Vor der Aktivierung: weist das Modell an Ihren Daten nach.
Überwacht Qualitätsergebnisse, sobald sie eintreffen.
Prüft jedes Ergebnis, bevor es zählt.
Erkennt Drift, solange die Ergebnisse noch innerhalb der Spezifikation liegen.
Schlägt eine Einstellkorrektur vor und plant entsprechend neu.
Prüft die eigene Arbeit, bevor Sie sie sehen.
Nutzt Werkzeuge, um die Arbeit zu erledigen.
Merkt sich, was passiert ist, und lernt dazu.
Der Agent handelt selbstständig innerhalb der Grenzen, die Sie setzen; kritische Änderungen warten auf die Freigabe einer namentlich benannten Person, und jede Aktion wird protokolliert.
Jeder G5-Loop plant auf derselben Engine. DataBot/SR führt darauf Ihr monatliches Supply Review und S&OP durch, und die anderen Loops nutzen sie, um ihre Alternativen gegen die Kapazität abzuwägen: Arbeitspläne mit ihren Alternativmaschinen, Schichtkalender, Effizienz und Stillstände – gegen begrenzte Kapazität in rund einer Minute gerechnet und vom Agenten in Ihrer Sprache erklärt.
Geliefert gegenüber Bedarf, brutto und netto nebeneinander, und jede Unterdeckung mit der Maschine oder Linie verknüpft, die sie begrenzt hat.
Bestandspuffer nach Reichweite in Tagen, Prioritätsgruppen mit ihren Unter- und Obergrenzen und strategische Ziele im selben Plan – jeweils mit der Kapazität, die sie kosten.
Leiten Sie ein Szenario ab, ändern Sie eine Sache – eine Schicht, eine Effizienz, einen Puffer –, rechnen Sie es neu und vergleichen Sie es mit seinem Ausgangsszenario, direkt im Gespräch.
Der zentrale Bildschirm: der Servicegrad des Plans, seine Engpässe und die Einordnung des Planungslaufs durch den Agenten – dieselben Zahlen für Planung und Management, und jeder Lauf mit den Daten gespeichert, die er gelesen hat.
Jeder G5-Loop, der etwas vorhersagt, zeigt, wie gut die Vorhersage ist. Die Modelle werden mit den Daten trainiert, die Ihr Betrieb ohnehin erzeugt, und jedes weist seinen Fehler aus, gemessen an Daten, aus denen es nicht gelernt hat. So wissen Sie, wie weit Sie einer Prognose trauen können, bevor Sie damit planen.
Prognosen aus Ihrer eigenen Absatz- und Auftragshistorie, je Produkt, bereit für den Plan – mit dem Fehler, den sie in vergangenen Monaten tatsächlich hatten, neben einer einfachen saisonalen Prognose.
Bringen Sie eine Datendatei mit und sagen Sie, was Sie vorhersagen möchten. Der Agent analysiert die Daten, bereitet sie auf, trainiert und nennt Ihnen den gemessenen Fehler – und benennt, was fehlt, wenn die Daten kein Modell tragen.
Sensor- und Prozesszeitreihen werden zu einer Vorhersage je Fall – welcher Zyklus, welche Charge –, und die Signale, auf die es ankommt, werden benannt.
Für den Start ist kein Integrationsprojekt nötig. Bringen Sie das Problem mit, das Sie am meisten kostet: Unser Team begleitet jeden Schritt – auf Basis der Dateien, die Sie bereits exportieren.
Nennen Sie uns das größte Problem – den Plan, die Feinplanung, den Prozess oder die Qualität. Danach richtet sich der Loop, mit dem Sie beginnen.
Die Dateien, die dieser Loop liest, als Tabellen oder Extrakte. Jede wird gegen den G5-Standard geprüft, und was fehlt oder fehlerhaft ist, wird konkret benannt und abgewiesen.
Der Loop arbeitet mit Ihren eigenen Exporten, gemeinsam mit unserem Team: die Entscheidung, die er bringt, der Fehler, den er gemessen hat, und alles, was noch fehlt – konkret benannt.
Je Loop und je Werk, in der passenden Edition. Von da an geht jede Änderung als Freigabekarte an die verantwortliche Person, und das Protokoll hält fest, wer, wann und warum.
Jeder Loop startet, sobald seine Daten bereit sind, und baut auf dem auf, was der erste bereits eingebracht hat. Ein Werk oder viele: Jedes Werk und jede Geschäftseinheit erhält eine eigene Datenbank mit eigenen Personen und Berechtigungen.
Jede Edition betreibt dieselben Loops auf demselben Release. Unterschiedlich sind die Isolierung Ihrer Daten, der Ort, an dem der Dienst läuft, und die Art, wie Sie ihn vertraglich beziehen.
DataBot betreibt den Dienst auf gemeinsam genutzter Infrastruktur in einem Standard-Cluster über drei Regionen – Virginia, Ohio und Kanada – mit einer Datenbank je Kunde und den Modellen auf den GPUs von DataBot. Ein Werk startet mit Dateien, die es hochlädt.
Derselbe Standard-Cluster über drei Regionen, mit einem Container und einer Datenbank je Kunde und den Modellen auf den GPUs von DataBot. Ein Werk startet mit Dateien, die es hochlädt.
Ein dedizierter Cluster aus drei Instanzen in den Regionen, die DataBot unterstützt – Virginia, Ohio, Kanada, São Paulo, Mexiko, Frankfurt, Irland und Paris –, mit einem verhandelten Auftragsverarbeitungsvertrag und Service-Level sowie einem Jahresvertrag mit dem DataBot-Team.
Die entscheidende Grenze verläuft zwischen Lesen und Steuern. G5 liest die Daten, die Sie zulassen, empfiehlt mit Belegen und bringt die Entscheidung zu der Person, die sie verantwortet. Was danach in Ihrem Werk geschieht, bleibt unter Ihrer Kontrolle.
Die Exporte, Dateien und Dokumente, die Sie teilen möchten; Werksdaten nur über Verbindungen mit reinem Lesezugriff.
Alternativen im Vergleich, Zahlen bis zu ihrer Quelle rückverfolgt, Prognosen mit ihrem gemessenen Fehler.
Eine namentlich benannte Person entscheidet auf einer Freigabekarte. Die Rechte liegen in einem einzigen, auditierbaren Berechtigungsspeicher, und der Server – nicht die KI – prüft jede Aktion.
Ihr Team und Ihre Systeme setzen die Entscheidung um. G5 schreibt nie in Ihre Steuerungssysteme.
G5 läuft in der Cloud von DataBot auf unseren eigenen GPUs, mit Sprachmodellen, die wir selbst hosten – nicht über KI-APIs von Drittanbietern. Ihre Produktions-, Kosten- und Qualitätsdaten werden auf unserer Infrastruktur verarbeitet und nie zum Training öffentlicher oder fremder Modelle verwendet.
GPUs von DataBot und selbst gehostete Modelle. Keine externen KI-APIs.
Nie zum Training öffentlicher Modelle oder von Modellen Dritter verwendet.
Der Server prüft jede Aktion gegen Ihre Berechtigungen – die KI ist nie der Torwächter.
Jeder Kunde hat seine eigene Datenbank; die Enterprise-Editionen ergänzen eigene Container oder einen dedizierten Cluster.
99,999 % ist die Verfügbarkeit, die wir messen, kein Ziel auf einer Folie. Sie folgt aus der Architektur: G5 läuft aktiv in drei Regionen (Virginia, Ohio und Kanada), sodass der Ausfall eines Servers oder sogar einer ganzen Region den Dienst nicht vom Netz nimmt.
Alle drei Regionen bedienen gleichzeitig, und ein globaler Eingangspunkt leitet jede Anfrage an eine funktionsfähige Region weiter.
G5 läuft in jeder Region, und jede Instanz meldet sich beim Start selbst an. Fällt eine aus, bedienen die anderen weiter, während sie neu startet.
Das Lakehouse hält jede Tabelle in drei Replikaten vor, eines je Region. Fällt eine Region aus, gehen keine Daten verloren, und der Dienst läuft weiter.
Neue Versionen werden Instanz für Instanz ausgerollt, jede geprüft, bevor die nächste folgt – der Dienst bleibt während des Updates verfügbar.
G5 verwalten Sie so, wie Sie es nutzen: im Gespräch. Kolleginnen und Kollegen einladen, Zugriff gewähren, eine Datei laden, eine Einstellung ändern – der Agent bereitet es vor, und alles Kritische wartet auf die Freigabe der verantwortlichen Person. Und weil G5 ein Service ist, betreiben wir die Plattform für Sie: Updates kommen laufend und beeinträchtigen nie, was Sie bereits nutzen.
Personen, Zugriffe, Datenladungen und Einstellungen – alles über den Agenten. Keine Formulare, keine Tickets.
Jede Berechtigung ist eine einzelne, auditierbare Zuweisung mit einer klaren Rolle – verantwortlich, rechenschaftspflichtig, unterstützend, konsultiert, informiert (RASCI).
Kritische Änderungen werden zu Freigabekarten. Eine namentlich benannte Person entscheidet, und das Protokoll hält fest, wer, wann und warum.
Software as a Service in der Cloud von DataBot: laufende, abwärtskompatible Updates, rund um die Uhr überwacht.
G5 verlangt nicht, dass Sie Ihr ERP ersetzen oder das Werk neu verkabeln. Es liest die Extrakte und Dateien, die Sie bereits erzeugen, validiert jede Ladung gegen einen festgelegten Standard – fehlerhafte Daten werden konkret benannt und abgewiesen, statt still geladen zu werden – und liest Maschinendaten über offene Industrieprotokolle.
Erzählen Sie uns von Ihrem Produktionsproblem – ein Plan, dem niemand traut, Aufträge, die zu spät ausgeliefert werden, eine Linie, die ihre Zahlen nie erreicht. Wir zeigen Ihnen einen G5-Loop, der daran arbeitet, beginnend mit Ihren eigenen Exporten.
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