Edge-AI & On-Device Deployment

Cloud-KI ist nicht überall einsetzbar: Fertigungsstraßen ohne stabile Verbindung, Außendienst-Tablets in abgelegenen Regionen, medizinische Geräte mit hohen Datenschutzanforderungen, Apps mit harten Latenz-Budgets. Die Zeit für den Round-Trip ins Rechenzentrum existiert nicht — und Daten dürfen das Gerät oft gar nicht verlassen.

Wir optimieren KI-Modelle für den Betrieb direkt auf der Endhardware: Industrie-PCs, Windows-Tablets, ARM-basierte Embedded-Systeme, mobile Endgeräte. Durch Quantisierung, Pruning und Distillation reduzieren wir Modelle um den Faktor 4–10 — bei minimalem Genauigkeitsverlust. Das Ergebnis läuft offline, antwortet in Millisekunden und gibt keine Daten ans Netz.

• Inferenz-RuntimesONNX Runtime, OpenVINO, CoreML, TensorRT, TFLite, ExecuTorch.
• QuantisierungINT8/INT4, GPTQ, AWQ, dynamische Quantisierung.
• Modell-OptimierungPruning, Knowledge Distillation, Layer-Fusion.
• Hardware-TargetsIntel/AMD x86, NVIDIA Jetson, Apple Silicon, Qualcomm NPU, Snapdragon.
• ToolingNeural Magic DeepSparse, Hugging Face Optimum, Microsoft Olive.

Industrieunternehmen mit Quality-Control-Pipelines, Medizintechnik mit Datenschutz-Constraints, Außendienst- und Logistik-Apps, Defense und Public Sector mit Air-Gap-Anforderungen, Endgeräte-Hersteller mit On-Device-AI als Produktdifferenzierung.

• Visuelle Qualitätskontrolle direkt an der Fertigungsstraße — ohne Verbindung zur Cloud.
• Sprachsteuerung und Diktat-Funktionen, die auch ohne Internet funktionieren.
• Medizinische Bildanalyse auf dem Diagnosegerät, ohne Patientendaten ins Netz zu senden.
• Anomalie-Erkennung in Sensordaten auf SPS- oder Edge-Gateway-Ebene.

Ein Modell, das auf Ihrer Zielhardware läuft — mit dokumentierten Latenz- und Speicher-Budgets, einem reproduzierbaren Build-Prozess und einer Update-Strategie für Modell-Versionen im Feld.