KI-basierte Feinplanungs-Software für diskrete Fertigung. Nutzt Machine Learning zur automatischen Sequenzoptimierung und Rüstzeit-Minimierung ohne manuelle Parametrierung. Cloud-native SaaS-Lösung mit schnellerem Einstieg als klassische APS-Systeme.
Kosten: SaaS-Modell, ca. 500–3.000 €/Monat je Nutzer und Maschinenanzahl
Stärken
- Machine Learning optimiert Sequenzen automatisch, ohne Regelwerk-Parametrierung nötig
- Cloud-native SaaS — schneller Einstieg ohne Implementierungsprojekt
- Deutsche Benutzeroberfläche und Support
- Datenintegration via Schnittstellen zu gängigen ERP-Systemen
Einschränkungen
- Noch relativ jung am Markt — weniger Referenzen als ASPROVA oder Preactor
- Abhängig von Datenqualität — benötigt saubere historische Maschinenzeiten
- Laufende Kosten via SaaS-Modell; langfristiger Preis-Performance-Vergleich zu klassischen APS unklar
- Einige Nutzer berichten von Trainingsphasen, bis das Modell optimale Ergebnisse liefert
Passt gut zu
So steigst du ein
Schritt 1: Kontaktiere PAILOT über die Website für ein kostenloses Demo-Gespräch. Stelle sicher, dass deine Maschinenlog-Daten (Stillstände, Zykluszeiten) verfügbar oder leicht integrierbar sind.
Schritt 2: Pilot im SaaS ab ca. 2–4 Wochen — PAILOT importiert historische Daten aus deinem ERP und trainiert das Modell auf realen Abläufen.
Schritt 3: Nach Modell-Training werden erste Optimierungsempfehlungen generiert; du validierst diese 2–4 Wochen und gibst Feedback.
Ein konkretes Beispiel
Eine Zerspanerei in Baden-Württemberg mit acht CNC-Zentren nutzt PAILOT seit 6 Monaten. Das Modell hat gelernt, dass bestimmte Werkstoffgruppen immer mit denselben Schneidkanten effizienter zu bearbeiten sind und plant diese automatisch nacheinander. Vorher war das Wissen nur bei der erfahrenen Schichtleiterin vorhanden. Rüstzeiten sinken um durchschnittlich 18 Prozent, und die Schichtleitung hat täglich 45 Minuten weniger Planungsaufwand.
Gut kombiniert mit
- SAP oder Microsoft Dynamics — ERP-Integration für Auftragsabzug und Rückmeldungen
- Power BI — Visualisierung der KI-Optimierungsergebnisse und OEE-Trends
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Empfohlen in 1 Use Cases
Metallindustrie
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