KI für Produktionund Qualität
Wissensmanagement mit RAG-Systemen, Computer Vision für Qualitätskontrolle, Predictive Maintenance. Ich berate und implementiere praxisnahe KI für produzierende Betriebe in Österreich und dem DACH-Raum. Aus Tirol, für die Industrie.
Praxisnahe KI-Lösungen
Mein Schwerpunkt ist Wissensmanagement mit RAG-Systemen – ergänzt durch Beratung zu Computer Vision, Predictive Maintenance und Prozessoptimierung für produzierende Betriebe.
Wissensmanagement
Private RAG-Systeme, die Ihre Dokumente per KI-Chat durchsuchbar machen – mit TyrolAI Docs als Basis
Private RAG-Systeme, die Ihre Dokumente per KI-Chat durchsuchbar machen – mit TyrolAI Docs als Basis.
- Chat mit Dokumenten
- On-Premise / DSGVO
- Microsoft SSO
Qualitätskontrolle
Computer Vision für automatische Fehlererkennung und Qualitätsprüfung in der Fertigung
Computer Vision für automatische Fehlererkennung und Qualitätsprüfung in der Fertigung.
- Visuelle Inspektion
- Anomalie-Erkennung
- Prozessunterstützung
Wartung & Optimierung
Predictive Maintenance und Prozessoptimierung – Maschinenausfälle vorhersagen, Parameter optimieren
Predictive Maintenance und Prozessoptimierung – Maschinenausfälle vorhersagen, Parameter optimieren.
- Vibrationsanalyse
- Anomalie-Erkennung
- Prozessoptimierung
Der Realitäts-Check
Vom Use-Case zur validierten KI-Lösung – in wenigen Wochen. Für produzierende Unternehmen in Österreich.
Erstgespräch & Use-Case
Ich kläre mit Ihnen Ziel, Datenlage und Erfolgskriterien für den Pilot.
Pilot-Entwicklung
Ich entwickle einen Pilot, der Ihren Use-Case im Betrieb testet.
Validierung & Skalierung
Ergebnisse auswerten und entscheiden, ob und wie skaliert wird.
Wissen, das umsetzbar ist
Kurze, praxisnahe Artikel zu KI in Produktion, Qualität und Service.
TyrolAI Docs: Warum ich ein eigenes RAG-System für die Industrie gebaut habe
Enterprise-RAG klingt nach einem gelösten Problem. In der Praxis scheitern die meisten fertigen Lösungen an DSGVO, Active Directory oder der Frage, wer welches Dokument sehen darf. Deshalb habe ich TyrolAI Docs gebaut.
KI in der Metallverarbeitung: Was wirklich funktioniert und wo man anfangen sollte
Metallverarbeitung liefert ideale Voraussetzungen für KI: repetitive Prozesse, messbare Qualität und vorhandene Sensordaten. Aber der Einstieg muss realistisch sein.
Predictive Maintenance in der Fertigung: Was KI wirklich leisten kann
Vorausschauende Wartung mit KI klingt vielversprechend - aber nicht jede Maschine braucht sie. Ein ehrlicher Blick auf Technik, Daten und den richtigen Einstieg.
Qualitätsprüfung mit Computer Vision: Was in der Praxis funktioniert
Qualitätskontrolle mit Computer Vision klingt vielversprechend, hat aber Tücken. Vier Use Cases, ehrliche Limitierungen und was man wirklich braucht, um in der Fertigung automatisch zu prüfen.
Edge Computing vs Cloud: Wo sollte KI in der Produktion laufen?
Edge oder Cloud? Die Antwort ist selten schwarz-weiß. Ein praxisnaher Vergleich für produzierende Unternehmen in Österreich und dem DACH-Raum.
In 2 Wochen zum KI-Piloten: So läuft der Prozess
Große KI-Projekte scheitern oft an unrealistischen Erwartungen. Ein KI Pilot Projekt in zwei Wochen liefert echte Ergebnisse mit minimalem Risiko. Hier beschreibe ich den konkreten Ablauf.
Aus der Praxis für die Praxis
Ich bin Simon Kirchebner – unabhängiger KI-Berater mit Hintergrund als Prozesstechniker in der produzierenden Industrie. Ich kenne die Realität in der Fertigung: Schichtbetrieb, Qualitätsdruck und robuste Prozesse. Mein Standort ist Tirol, mein Markt ist Österreich und der gesamte DACH-Raum.
Als Einzelunternehmer berate und implementiere ich direkt – ohne Projektleiter-Kaskaden. Meine Arbeitsweise: klarer Scope, messbare KPIs und praxisnaher Rollout – vor Ort oder remote.
"KI muss im Betrieb funktionieren."
TyrolAI Docs
Enterprise-RAG-Plattform für Industriebetriebe — On-Premise, DSGVO-konform, mit Microsoft SSO und Document-Level Security. Die Basis meiner Wissensmanagement-Projekte.
Bereit für Ihren KI-Piloten??
Erzählen Sie mir kurz Ihren Use-Case – ich melde mich mit einer ehrlichen Einschätzung.