Mehr Produktivität an der Maschine: KI- und Industrial Software Integration entlang der klassischen ISA-95-Architektur.
Wir lösen die starren Grenzen der ISA-95-Pyramide auf: Von der protokollunabhängigen Anbindung heterogener Brownfield-Anlagen (Sensorik, Modbus, S7, MQTT, OPC UA) über flexible Edge-Gateways bis hin zu übergeordneten ERP- und MES-Systemen (wie PSIPenta u.a.).
Schlanke, kognitive Software-Architektur dort, wo Ihre reale Wertschöpfung entsteht – an der Anlage, ohne administrativen IT-Wasserkopf.
Streng deterministisch: Die KI agiert ausschließlich als kognitive Analyse- & Assistenzschicht. Die direkte Maschinensteuerung und Echtzeit-Safety verbleiben unangetastet bei der SPS.
Vom Shopfloor zur KI: Die pdTech Integrationsarchitektur
In ARCHITEKTUR, ENTWICKLUNG und im ENGINEERING von Industrial Software & KI sowohl für den (produzierenden) Mittelstand, darunter zahlreiche Hidden Champions, als auch die Industrie.
Architektur & KI: Keine akademische Spielerei, sondern funktionale Software – pragmatisch in Ihre bestehenden Fertigungs- und Softwareprozesse integriert.
End-to-End: Wir begleiten Sie von der ersten Potenzialanalyse über die Systemarchitektur bis zur schlüsselfertigen Anbindung an Ihren Shopfloor.
„Aus meinen Jahren als Senior Software Architect, Tech Lead | IT/OT & EdgeAI Architect – unter anderem für und mit der PSI Software SE – kenne ich hochkomplexe Enterprise- sowie ERP- & MES-Lösungen aus der Praxis.
Meine wichtigste Erkenntnis: Reale Effizienz entsteht an der Maschine
Sie entsteht nicht durch administrativen IT-Overhead, sondern wenn Systeme den Wertefluss entlang der ISA-95-Vertikale intelligent vernetzen.“
konstatiert Patrick Dauster, Inhaber pdTech
Auf Basis dieser Praxis-Erfahrung aus zahlreichen Industrie-Projekten im DACH-Raum liegt mein Fokus heute auf:
ERP- & MES-Architekturen: Tiefes Prozess- und Wertefluss-Know-how zur gezielten Schließung von Digitalisierungslücken.
Heterogene Systemintegration: Nahtlose Schnittstellen zwischen OT-Hardware, Drittsystemen (u.a. CAD, Buchhaltung, APIs) und Cloud/Edge.
Praxistaugliche Shopfloor-Apps: Progressive WebApps (PWA) sowie hybride & native Apps direkt für Werker und Fertigung.
Pragmatische KI-Module: Kognitive Assistenz & Machine Learning als Hebel für reale Wertschöpfung – ohne Eingriff in deterministische Safety-Steuerungen.
Diese tiefe Industrie-Expertise ist das Fundament, auf dem wir bei pdTech maßgeschneiderte KI- und Software-Architekturen für den Mittelstand und die Industrie realisieren.
Heterogene SCHNITTSTELLEN & INTEGRATION: Von Maschinen und Legacy-Systemen bis zu ERP- u. MES-Systemen, GenAI & KI-Agenten.
Systemgrenzen aufbrechen: Wir verbinden isolierte Insel-Lösungen, Altanlagen (Brownfield) und moderne Enterprise-Software (ERP/MES) zu einem durchgängigen Datenstrom.
Praxiserprobte Anbindungen: Fundierte Erfahrung mit komplexen Protokollen und APIs – von REST/GraphQL, CAD- und Buchhaltungssystemen bis hin zum Model Context Protocol (MCP) für GenAI-Agenten.
Prozess- & Wertefluss-Fokus: Schnittstellen entstehen bei uns nicht 'ins Blaue hinein', sondern strikt entlang Ihres realen Fertigungsprozesses und der ISA-95-Architektur.
Technologie Know How
PROFESSIONELLE INDUSTRIAL AI & SOFTWARE-ARCHITEKTUR bedeutet für uns...
Prozess- & Domain-Verständnis: Software scheitert selten am Code, sondern am fehlenden Verständnis für die Fertigung. Wir übersetzen Ihre fachliche Logik präzise in funktionierende Architektur.
Datenqualität & Mathematik: Belastbare KI basiert nicht auf Hype, sondern auf mathematisch fundierten Modellen und sauber strukturierten Datenströmen.
Technologie-Leadership & Edge-Standard: Wir bringen moderne Konzepte wie das Model Context Protocol (MCP) und Event-driven Architectures sicher in Ihre Industrieumgebung.
SYSTEMINTEGRATION: Heterogene OT (S7, Modbus, GPIO), OPC UA & KI-Agenten
Heterogenes Brownfield direkt angebunden: Direkte Kommunikation mit Legacy-Hardware (Siemens S7, Modbus, GPIOs) – ohne teure Zwischen-Gateways oder den Zwang, dass Altgeräte OPC UA nativ beherrschen müssen.
Vertikale OT-to-IT Brücke: Konsolidierung proprietärer Feldbusse mit modernen Standards (OPC UA, MQTT, REST, GraphQL) für nahtlosen Datenaustausch mit MES-, ERP- und Cloud-Systemen.
Kontext für KI-Agenten: Aufbereitung und Bereitstellung struktureller Livedaten aus der Produktion via MCP (Model Context Protocol) für sichere KI-gestützte Analysen.
HIGH-PERFORMANCE ENGINEERING: Hybrid-Architekturen für Echtzeit & KI
Technologische Synergie: Maximale Performance durch den gezielten Mix: High-Level KI-Prototyping und Datenanalyse (Python) kombiniert mit maschinennaher, hochperformanter Ausführung (C++) für rechenintensive Low-Latency-Module.
Pragmatische Kognition: KI-Module fungieren als intelligente Assistenzsysteme am Shopfloor, ohne deterministische Steuerungen oder Safety-Prozesse zu gefährden.
Containerisierte Bereitstellung: Skalierbare und isolierte Workloads am Edge oder im Rechenzentrum mittels Docker und Kubernetes für wartungsarme, ausfallsichere Microservices.
TECHNOLOGIE-STACK: Von Algorithmen & Datenstrukturen zu performanter Software
Mit unserem Technologie-Stack lassen sich für alle Probleme, die sich durch strukturiertes Datenmanagement und effiziente Algorithmen abbilden lassen, maßgeschneiderte und benutzerfreundliche Softwarelösungen entwickeln.
Erfolgreiche Implementierung
NACHWEISBARE PRODUKTIONSREIFE & WERTSCHÖPFUNG
Unsere Softwarelösungen sind auf maximale Nutzbarkeit am Shopfloor ausgelegt. Werker und Ingenieure arbeiten ab Tag 1 intuitiv und effizient mit den Systemen.
AUTOMATISIERTES TESTEN & CI/CD-QUALITY-GATES
Umfangreiche Testabdeckung – vollautomatisiert über CI/CD-Pipelines sowie strukturierte Testpläne – garantiert höchste Stabilität und regredienzfreie Updates im laufenden Betrieb.
WARTUNGSARMUT & SOUVERÄNE KONFIGURIERBARKEIT
Wir bauen Systeme ohne Vendor-Lock-in: Die Software wird so konzipiert, dass Ihr internes Team Anpassungen und Parameteränderungen selbstständig ohne Entwickler-Know-how durchführen kann.
EXECUTABLE DOCS: JUPYTER-NOTEBOOKS & ASCIIDOC
Interaktive Datenanalyse: Nutzung von Jupyter Notebooks für transparente Datenaufbereitung, Modellentwicklung und sofort nachvollziehbare Visualisierungen.
Nahtlose System-Dokumentation: Nachvollziehbarer Code und Architekturdokumentation via AsciiDoc und Jupyter – direkt integrierbar in Webportale und technische Manuals.
TECHNOLOGY STACK
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Künstliche Intelligenz
KI ist originärer und integraler Bestandteil der Informatik!
Sie basiert auf Mathematik (Tensoren, Näherungsfunktionen, etc.) und speziellen Algorithmen. Die Art der Programmierung unterscheidet sich dabei stark von der "klassischen" Art, Algorithmen zu implementieren.
Open Source Frameworks wie TensorFlow (von Google) oder PyTorch für u.a. MACHINE LEARNING (ML) mittels Python, haben z.B. ihre Kerne in C++ implementiert und bieten auch eine C++-API an, insbesondere für rechenintensive Aufgaben, die funktionale low-level-Programmierung erfordert.
Wir implementieren für Sie gerne Ihre eigenen "KI"-Anwendungen und / oder integrieren diese in Ihre (bestehende) Software.
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Im Bereich Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL) - ein Teilbereich des ML - konzipieren und entwickeln wir Trainingsmodelle auf Basis von (mehrschichtigen) neuronalen Netzen.
KI
Mathematik
Machine Learning
Neuronale Netze
Deep Learning
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C und C++ inkl. Ökosystem
C und C++ stehen für 3 Dinge: Speed, Speed und nochmal Speed.
Mit C und C++ wurden und werden Compiler gebaut; es wird Treibersoftware programmiert, die Grafik-, Sound- oder Netzwerkkarten anspricht.
Unix, Linux, Windows und MacOS sind in C (und teilweise Assembler) geschrieben; bei betriebssystemnaher Programmierung bzw. bei Software, die auf die allgemeinen Funktionen eines Betriebssystem zugreifen soll, sind C und C++ essentiell!
Im Embedded Bereich mit wenig Speicherkapazitäten sind C und C++ deshalb die Nr. 1, vor allem wenn es darum geht, als Programmierer den Speicher selbst zu verwalten und z.B. Objekte auf dem Heap zu speichern.
Wir bieten auch maschinenennahe Programmierung mit Assembler oder Fortran.
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Python inkl. Ökosystem + Mojo
An Python kommt man im Bereich KI nur schwer vorbei, wenn man als Softwareentwickler leistungsstarke und effiziente Bibliotheken bzw. Frameworks zum Entwickeln von KI (Machine Learning, Deep Learning) nutzen will.
Das Ökosystem in den Bereichen wissenschaftliches Rechnen, Data-Science bzw. Datenanlayse- und -visualisierung ist ebenfalls hervoragend:
Numpy
SciPy
matplotlib
pandas
Python ist prädestiniert für RAPID PROTOTYPING!
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In möglichst kurzer Zeit kann aufgrund der umfangreichen Standard-Bibliothek ein lauffähriger Software-Prototyp entwickelt werden, der dann hinterher bei Bedarf in einer anderen Programmiersprache implementiert werden kann.
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Java inkl. Ökosystem
Java ist nicht nur aufgrund des gewaltigen Ökosystems stark im Bereich Business- / Enterprise-Software vertreten. Es heisst oft, Java sei das "neue COBOL" wie bei Banken und Versicherungen...
Anwendungsintegration ist nach wie vor ein großes Thema bei sehr vielen Unternehmen. Wenn es darum geht, verschiedene Systeme miteinander zu vernetzen und in eine gemeinsame Systemlandschaft einzugliedern, bietet Java mit seinen verschiedenen Frameworks zahlreiche Möglichkeiten:
vom ganz "großen Geschütz" Enterprise Service Bus (ESB) über
die Integration mittels Webservices, die den Rest-Architekturstil oder (etwas älter) das SOAP-Protokoll verwenden bis hin zu
einem Integrationsframework wie Apache Camel, das eine Routing- und Mediations-Engine enthält.
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Wir sind Spezialisten im Bereich Anwendungsintegration mit Java und arbeiten mit folgenden Frameworks:
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Web-Technologien
Frontends, Backends, Protokolle und Datenbanken
Jedes mobile Endgerät mit einem Betriebssystem (OS) - von iOS (Apple) bis zu Android (Google) etc. - kann einen Webbrowser (Chrome, Firefox, Microsoft Edge, Safari, etc.) ausführen.
Auf mobilen Endgeräten mit dem Android-OS, das auf einem Linux-Kernel basiert, ist oft standardmäßig einen Chrome Browser vorinstalliert. Der Chrome Browser enthält die sog. V8 JavaScript Engine, die von Google (laufend) weiterentwickelt wird.
Diese V8 ist eine open-source, high-performance JavaScript und WebAssembly Engine, also eine Laufzeit-Umgebung (Runtime-Envioronment - JIT-Compiler und Interpreter), die dafür sorgt, dass Java-Script und damit (interaktive) Webanwendungen auf jedem Android-Gerät funktionieren.
Zudem wird die V8 Engine auch in der Node.js Laufzeitumgebung genutzt, wodurch JavaScript auch serverseitig ausgeführt werden kann.
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Firefox mit SpiderMonkey und Safari mit JavaScriptCore verfügen über jeweils eigene JavaScript-Engines. Micrsosoft Edge nutzt ebenfalls die V8 JavaScript Engine. Alle JavaScript-Engines wiederum sind Bestandteil der jeweiligen Browser-Engines (Rendering Engines):
Chrome, Edge - Blink (Google)
Safari - WebKit (Apple)
Firefox - Gecko (Mozilla)
Sämtliche Web-Apps basieren auf den drei Kern-Technologien HTML (Auszeichnungssprache), CSS (Stylesheet-Sprache) und JavaScript, die letztlich in den jeweiligen Browsern mittels deren eigenen Browser-Engines gerendert und ausgeführt werden.
Frontend- (client-seitig) entwickeln wir - je nach Anforderung - Progressive Web-Apps (PWA) oder hybride Apps u.a. mit Angular oder React, oder auch native Android-Apps auf Basis von Kotlin oder Java unter Verwendung des Android-Studios.
Mit nativen Apps hat man z.B. bei Android-Geräten vollen Zugriff auf die Hardware- und Systemressourcen des jeweiligen Gerätes.
Im Backend-Bereich (serverseitig) greifen wir je nach Aufgabenstellung auf die Technologien PHP, Python, Node.js oder Java zurück.
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Linux, Linux-Server, Docker, Kubernetes
Beim Trainieren von KI kommen Sie an Linux bzw. an Linux-Servern nicht vorbei (Windows-Server sind u.a. einfach nicht performant genug!).
Das Android-OS ist weltweit das mit Abstand am meisten implementierte Betriebssystem auf mobilen Endgräten mit einem Marktanteil von gut 70%, und es basiert auf einen Linux-Kernel.
"Erstaunlicherweise ist der Siegeszug von Linux nur IT-Profis bewusst: Milliarden Menschen verwenden Andorid-Smartphones, nutzen Server der Cloud-Infrastuktur, WLAN-Router und IoT-Geräte, ohne zu wissen, dass auf fast allen diesen Geräten Linux läuft.", schreibt Michael Kofler im Vorwort seines "Kofler", das als das Standardwerk zu Linux gilt.
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Gut 2/3 aller Software-Projekte in Unternehmen scheitern nachweislich...?!
