AI Model Management

Eine Plattform für alle AI Modelle und AI Anwendungen – von Machine Learning bis AI Agents.

Alle Modelle im Überblick. Zustand, Version und Qualität bleiben transparent, Änderungen nachvollziehbar. Das AltaSigma Model Management vereinfacht Verwaltung, Evaluation und Betrieb über alle Modelltypen hinweg.

Model Management2 Habitats · 7 Augurs
Habitat 01

Agents & LLMs

3 Augurs

Wissensassistent

PrivateGPT-based RAGRAG

Kundenansprache

Smart DialogTextgenerierung

Analytics Copilot

Prompt AnalyticsText-to-SQL
Habitat 02

Deep Learning & ML

4 Augurs

Anlagenzustand

Predictive MaintenanceF1-Score0,94

Qualitätsprüfung

Wood Quality AnalyzermAP@0.50,91

Absatzplanung

Advanced Forecasting & PlanningMAE0,0346

Kundensegmente

Customer SegmentationSilhouette0,62
Zwei Habitats. Alle Modelltypen. Eine gemeinsame Übersicht.

So funktioniert AI Model Management

Ein durchgängiger Lifecycle bringt AI Modelle schneller in die produktive Nutzung. Klare Standards, zentrale Governance und volle Transparenz reduzieren Aufwand, Risiken und Abstimmungsbedarf.

  • AI Modelle standardisiert initialisieren

    Vorkonfigurierte Solution Templates beschleunigen die Initialisierung neuer Modelle. Logging, Protokollierung, Versionierung und Transparenz sind bereits integriert. Konfiguriert werden Datenquellen, Modellparameter und Use-Case-spezifische Einstellungen.

  • Den besten Algorithmus integrieren

    Für jeden Use Case kommt der Algorithmus zum Einsatz, der fachlich und technisch am besten passt. Ob Open Source, kommerzielle Lösung oder Eigenentwicklung: AltaSigma integriert unterschiedliche Algorithmen und AI Modelle in einen einheitlichen Lifecycle für Versionierung, Zugriffssteuerung und Betrieb.

  • AI Modelle kontrolliert und sicher verwalten

    Evaluationen machen sichtbar, wie zuverlässig ein AI Modell arbeitet und wie sich seine Qualität über die Zeit entwickelt. Jeder Modellstand bleibt als eigene Version erhalten. Mit "Augur Time Travel" lassen sich Modellversionen, Einstellungen und Qualitätsmetriken direkt vergleichen und frühere Versionen bei Bedarf wieder aktivieren.

  • AI flexibel in Batch und Echtzeit nutzen

    AI Modelle lassen sich je nach Anwendungsfall für automatisierte Batch-Verarbeitung oder Echtzeit-Szenarien bereitstellen. LLMs werden über standardisierte APIs integriert und können flexibel in bestehende Anwendungen, Prozesse und AI Agents eingebunden werden. .

  • AI Modelle kontrolliert verwalten

    AI Modelle und AI Anwendungen werden in fachlichen oder organisatorischen Arbeitsbereichen organisiert, den AltaSigma Habitats. Die darin verwalteten Augurs lassen sich über klare Zugriffsrechte, Verantwortlichkeiten und Datenrechte steuern. Der Betrieb bleibt flexibel in Public oder Private Cloud, On-Premises oder vollständig air-gapped.

  • EU AI Act, AI Governance & ISO/IEC 42001

    Modellversionen, Konfigurationen und Datenverarbeitung bleiben nachvollziehbar dokumentiert. Änderungen an Parametern und Einstellungen werden versioniert und machen die Entwicklung eines AI Modells transparent. So schafft AltaSigma eine belastbare technische Grundlage für AI Governance, Auditierbarkeit und Compliance nach EU AI Act und ISO/IEC 42001.

So schafft AI Model Management Mehrwert

Drei Praxisbeispiele zeigen, wie Unternehmen AI Anwendungen schneller skalieren, zentral steuern und über ihren gesamten Lifecycle weiterentwickeln.

Wissen intern nutzen und extern monetarisieren

Ein Maschinenbauunternehmen macht verteiltes Fachwissen über AI Agents gezielt nutzbar. Handbücher, Wiki-Inhalte, Zeichnungen, Tabellen und Servicefälle werden erschlossen und Antworten direkt mit ihren Quellen verknüpft. Intern profitieren R&D, Service und Quality vom schnelleren Wissenszugang. Ausgewähltes Know-how lässt sich zugleich Kunden als Data & Knowledge Service bereitstellen und zu neuen digitalen Geschäftsmodellen weiterentwickeln.

Qualitätsreport des WissensassistentenBeispieldaten: Retrieval Recall 91 Prozent, Retrieval Precision 68 Prozent. Antwortqualität: sehr gut 58 Prozent, gut 30 Prozent, mäßig 8 Prozent und schlecht 4 Prozent.WissensassistentReportsRetrieval Recall91%+4,2 Pkt. zum VorlaufRetrieval Precision68%−1,8 Pkt. zum VorlaufAnswer QualitySehr gut 58 %Gut 30 %Mäßig 8 %Schlecht 4 %Qualitätsreport des WissensassistentenBeispieldaten: Retrieval Recall 91 Prozent, Retrieval Precision 68 Prozent. Antwortqualität: sehr gut 58 Prozent, gut 30 Prozent, mäßig 8 Prozent und schlecht 4 Prozent.WissensassistentReportsRetrieval Recall91%+4,2 Pkt. zum VorlaufRetrieval Precision68%−1,8 Pkt. zum VorlaufAnswer QualitySehr gut 58 %Gut 30 %Mäßig 8 %Schlecht 4 %

AI skalierbar in der Smart Factory einsetzen

Ein Automobilzulieferer nutzt SPS- und Sensordaten, um den Zustand von mehr als hundert Anlagen digital abzubilden. Da jede Maschine eigene Betriebscharakteristika aufweist, wird für jede Anlage ein individuell trainiertes AI-Modell eingesetzt. Die Modelle werden zentral verwaltet, überwacht und weiterentwickelt. So entsteht ein skalierbares digitales Abbild des Maschinenparks, das sich auf weitere Anlagen übertragen und effizient erweitern lässt.

Predictive Maintenance mit individuellen AugursSechzehn kompakte Augur-Karten für Anlagen 47 bis 62 als Ausschnitt aus einer Modellflotte mit 112 Augurs. Jede Instanz zeigt ihren F1-Score, einen kleinen Verlauf und einen Statuspunkt. Vierzehn Anlagen sind als stabil markiert; Anlagen 49 und 54 als beobachten. Illustrative Beispieldaten.Predictive Maintenance112 AugursAnlage 47: Stabil; F1-Score 0.94Anlage 47F10,94Anlage 48: Stabil; F1-Score 0.91Anlage 48F10,91Anlage 49: Beobachten; F1-Score 0.88Anlage 49F10,88Anlage 50: Stabil; F1-Score 0.96Anlage 50F10,96Anlage 51: Stabil; F1-Score 0.93Anlage 51F10,93Anlage 52: Stabil; F1-Score 0.95Anlage 52F10,95Anlage 53: Stabil; F1-Score 0.92Anlage 53F10,92Anlage 54: Beobachten; F1-Score 0.90Anlage 54F10,90Anlage 55: Stabil; F1-Score 0.97Anlage 55F10,97Anlage 56: Stabil; F1-Score 0.94Anlage 56F10,94Anlage 57: Stabil; F1-Score 0.91Anlage 57F10,91Anlage 58: Stabil; F1-Score 0.95Anlage 58F10,95Anlage 59: Stabil; F1-Score 0.93Anlage 59F10,93Anlage 60: Stabil; F1-Score 0.96Anlage 60F10,96Anlage 61: Stabil; F1-Score 0.92Anlage 61F10,92Anlage 62: Stabil; F1-Score 0.94Anlage 62F10,9416 von 112 AugursStabilBeobachtenPredictive Maintenance mit individuellen AugursSechzehn kompakte Augur-Karten für Anlagen 47 bis 62 als Ausschnitt aus einer Modellflotte mit 112 Augurs. Jede Instanz zeigt ihren F1-Score, einen kleinen Verlauf und einen Statuspunkt. Vierzehn Anlagen sind als stabil markiert; Anlagen 49 und 54 als beobachten. Illustrative Beispieldaten.Predictive Maintenance112 AugursAnlage 47: Stabil; F1-Score 0.94Anlage 47F10,94Anlage 48: Stabil; F1-Score 0.91Anlage 48F10,91Anlage 49: Beobachten; F1-Score 0.88Anlage 49F10,88Anlage 50: Stabil; F1-Score 0.96Anlage 50F10,96Anlage 51: Stabil; F1-Score 0.93Anlage 51F10,93Anlage 52: Stabil; F1-Score 0.95Anlage 52F10,95Anlage 53: Stabil; F1-Score 0.92Anlage 53F10,92Anlage 54: Beobachten; F1-Score 0.90Anlage 54F10,90Anlage 55: Stabil; F1-Score 0.97Anlage 55F10,97Anlage 56: Stabil; F1-Score 0.94Anlage 56F10,94Anlage 57: Stabil; F1-Score 0.91Anlage 57F10,91Anlage 58: Stabil; F1-Score 0.95Anlage 58F10,95Anlage 59: Stabil; F1-Score 0.93Anlage 59F10,93Anlage 60: Stabil; F1-Score 0.96Anlage 60F10,96Anlage 61: Stabil; F1-Score 0.92Anlage 61F10,92Anlage 62: Stabil; F1-Score 0.94Anlage 62F10,9416 von 112 AugursStabilBeobachten

AI für wirksameres Marketing

Ein großes Telekommunikationsunternehmen nutzt AI, um Zielgruppen gezielter und personalisierter anzusprechen und Kampagnenbudgets besser einzusetzen. Laufende Auswertungen zeigen automatisch, welche Modellversion die besten Ergebnisse liefert. Mit "Augur Time Travel" lassen sich Modellversionen einfach vergleichen, Verbesserungen nachvollziehen und bewährte AI Modelle bei schlechteren Ergebnissen schnell wieder einsetzen.

Modellstände im Augur Time Travel vergleichenBeispiel zur Kampagnensteuerung: v14 ist aktuell mit MAE 0,0346, v13 hat MAE 0,0412 und v12 hat MAE 0,0489. Frühere Modellstände können verglichen oder wiederhergestellt werden. Illustrative Beispieldaten.Augur Time TravelModellständev1428.08.2026MAE0,0346Aktuellv1314.08.2026MAE0,0412Vergleichenv1231.07.2026MAE0,0489WiederherstellenModellstände im Augur Time Travel vergleichenBeispiel zur Kampagnensteuerung: v14 ist aktuell mit MAE 0,0346, v13 hat MAE 0,0412 und v12 hat MAE 0,0489. Frühere Modellstände können verglichen oder wiederhergestellt werden. Illustrative Beispieldaten.Augur Time TravelModellständev1428.08.2026MAE0,0346Aktuellv1314.08.2026MAE0,0412Vergleichenv1231.07.2026MAE0,0489Wiederherstellen

Mehr Wert aus Prozessen und Daten schaffen.

Verlässliche Daten und bestehende Prozesse bilden die Basis für mehrwertstiftende AI Anwendungen. In einer auf Ihren konkreten Use Case zugeschnittenen Demo veranschaulichen wir, wie standardisierte Workflows, Governance und vorkonfigurierte AI Bausteine zusammenspielen, um schneller messbare und nachhaltige Mehrwerte zu schaffen.

FAQs

Ja. Der Solutions-Katalog bietet vorkonfigurierte Solution Templates für zahlreiche Anwendungsfälle – von Kundensegmentierung und Forecasting bis zur Dokumentenanalyse, Anomalieerkennung und Predictive Maintenance. Daraus lassen sich neue AI Modelle und AI Anwendungen schnell initialisieren, für den jeweiligen Einsatz konfigurieren und in den operativen Einsatz bringen.

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