Optimierte Prozesse
Planungssoftware analysiert viele Projektvarianten, und Inspektionsmodelle senken Zeit und Kosten für die Prüfung von Baustellen.
Branchen · Bauwesen
Künstliche Intelligenz im Bauwesen: sicherere Baustellen, weniger teure Fehler
Bauunternehmen nutzen KI, um Gebäudesysteme zu planen, Baustellen zu überwachen und das Zusammenspiel von Arbeitskräften, Maschinen und Material zu verfolgen, mit Warnungen bei Sicherheitsproblemen, Baufehlern oder geringer Produktivität. KI ersetzt keine Belegschaft, aber sie reduziert teure Fehler und macht den Baubetrieb produktiver.
- Baustelleninspektionen per Drohne automatisiert
- Unsicheres Verhalten in Baustellenbildern erkannt
- Geringere Inspektionskosten und weniger Fehler
- 57 % unseres Teams sind promoviert
- Deutsches Unternehmen, Datenschutz nach DSGVO
Projekt besprechen
5,0 18 Bewertungen auf Clutch Gewinner der Go Global Awards
Konzerne, Scale-ups und Non-Profits vertrauen uns
Ihr Mehrwert
Was KI im Bauwesen verändert
Wo sich KI in Bauprojekten und auf Baustellen bereits auszahlt.
Besseres Risikomanagement
Bilderkennung wertet Fotos und Videos von Baustellen aus, erkennt fehlerhaftes oder gefährliches Verhalten und liefert Erkenntnisse für Sicherheitsschulungen.
Schlankerer Kundenservice
KI bearbeitet routinemäßige Kundenanliegen wie Fragen, Rechnungskopien und Beschwerden und senkt so die Kosten eigener Supportteams.
Was wir liefern
KI-Lösungen für Bauunternehmen
Anwendungsfälle, die wir heute umsetzen, und die Trends, die KI im Bauingenieurwesen prägen.
- 01
Baustelleninspektion per Drohne
Computer Vision erkennt, klassifiziert und vermisst Bauschutt in Drohnenbildern und zeigt die Ergebnisse in einem GIS-Dashboard mit APIs für andere Systeme.
- 02
Sicherheitsüberwachung mit Bild und Video
Bilderkennung und -klassifizierung, die fehlerhaftes oder gefährliches Verhalten auf der Baustelle meldet und die Gestaltung von Sicherheitsschulungen unterstützt.
- 03
Optimierung von Entwurf und Planung
Software, die eine Vielzahl von Varianten der Projektentwicklung analysiert und die Planung laufend verbessert.
- 04
Big Data auf der Baustelle
Erfassung und Analyse von Baustellen- und Umweltdaten, um Entscheidungen zu optimieren, etwa zur Platzierung von Bauwerken, schneller als manuelle Analysen vor Ort.
- 05
Intelligente Gebäudesysteme
Bewegungssensoren, anwesenheitsabhängige Temperaturregelung und intelligente Aufzüge, kombiniert zu Gebäuden, die Energie, Zeit und Geld sparen.
- 06
Personalisierter Kundenservice
Chatbots und Automatisierung, die Fragen beantworten, Rechnungskopien erstellen und Beschwerden bearbeiten, für Bauunternehmen mit direktem Kundenkontakt.
Nicht sicher, was davon Sie brauchen? Beschreiben Sie das Problem, und wir empfehlen Ihnen den passenden Ansatz.
Projekt besprechenFallstudien
Alle FallstudienErgebnisse, die wir für unsere Kunden erzielt haben
Bauwesen · Computer Vision
Drohnenbasierte Bauschutt-Erkennung für eine Stadtverwaltung
40 %niedrigere durchschnittliche Inspektionskosten
Eine drohnenbasierte Anwendung, die 25 Arten von Bauschutt erkennt und meldet. Sie automatisiert die Inspektion von Baustellen und spart 320 Arbeitsstunden pro Monat.
Fallstudie lesen
Drohnenbasierte Müllerkennung und Sammelplanung
25x schnellere Müllerkennung bei halbierten Gesamtkosten
Ein Computer-Vision-System, das Müll auf Drohnenbildern entlang von rund tausend Quadratkilometern Küste erkennt – mit einer GIS-Anwendung zur Planung und Nachverfolgung der Sammlung.
Dacherkennung und -segmentierung für ein Solarenergieunternehmen
Automatisiert Dacherkennung und Segmentierung der Dachflächen
Deep-Learning-Modelle, die Wohnhausdächer auf Satellitenbildern erkennen, in einzelne Dachflächen segmentieren und deren Fläche und Abmessungen schätzen – für eine effiziente Planung von Solaranlagen.
Schlaglocherkennung und Bewertung von Straßenschäden für eine Behörde
Automatisiert Schlaglocherkennung, Schweregradbewertung und Kartierung
Eine Deep-Learning-Plattform, die Schlaglöcher und Straßenschäden auf verschiedenen Straßentypen mit minimalem menschlichem Eingriff erkennt, bewertet und für Instandhaltungsteams kartiert.
Warum AI Superior
KI auf Forschungsniveau, umgesetzt mit Produktdisziplin
Eine Demo bauen können viele Anbieter. Schwierig wird es, wenn KI mit echten Daten in echten Geschäftsprozessen zuverlässig laufen soll, und dafür braucht es ein anderes Team.
01
Ein forschungsgeleitetes Team
AI Superior wurde 2019 von KI-Forschern mit Publikationen und Patenten gegründet. Nach diesem wissenschaftlichen Maßstab arbeitet das gesamte Team.
- PhD57 %
- MSc28 %
- BSc15 %
02
Gebaut für den Produktivbetrieb
Jedes Projekt läuft in Phasen, mit einer Go/No-Go-Entscheidung an jedem Meilenstein. Das senkt das Risiko: Budget fließt nur in Ansätze, die auf Ihren Daten bereits funktioniert haben.
4× unsere Erfolgsquote bei Proofs of Concept im Vergleich zum Marktdurchschnitt
03
Ein vollständiges Team ab Tag eins
Strategie, Modelle und Software entwirft ein und dasselbe Team. Es gibt keine Übergaben zwischen Dienstleistern, bei denen etwas verloren geht.
- Produkt KI-Product-Owner, Business Analyst, Projektmanager
- Daten Data Scientists, ML Engineers, BI-Analyst
- Entwicklung Softwareentwickler, QA, DevOps
04
Ihre Daten bleiben unter Kontrolle
Wenn Daten Ihr Unternehmen nicht verlassen dürfen, setzen wir auf private, selbst gehostete Modelle statt auf KI-Dienste von Drittanbietern.
- DSGVO, deutsches Unternehmen
- Selbst gehostete LLMs
- Transparente Methoden
Unser Team
Die Experten hinter Ihrem Projekt
Ihr Projekt wird von erfahrenen Data Scientists und Engineers mit Forschungshintergrund geleitet, unterstützt von unseren Produkt- und Entwicklungsteams.
-
Dr. Sergey Sukhanov Chief Data Scientist Promotion in Machine Learning, Data Scientist seit 2013. Publikationen, Patente und über 30 umgesetzte KI-Use-Cases; mehrere IEEE-Auszeichnungen.
-
Dr. Ivan Tankoyeu Chief Data Officer Promotion in Informatik. Ausgezeichnet von der IEEE GRSS Society, Gewinner des Global AI Hackathon 2017, TOP500 Data Scientist auf Kaggle (2014).
-
Sergio Frayle, M.Sc. Lead Data Scientist Master in KI, Mustererkennung und digitaler Bildverarbeitung; über 7 Jahre Erfahrung in Bildverarbeitung und Computer Vision, mit Publikationen.
-
Enrique Fernández, M.Sc. Senior ML Expert Master in Robotik und Mechatronik; entwickelt und implementiert komplexe KI-Lösungen, insbesondere in Computer Vision und NLP.
-
Peter Luck, M.Sc. KI-Berater Master in Wirtschaftsingenieurwesen und Informatik; Produkt- und Projektmanager für Machine-Learning-Produkte.
Kundenstimmen
5,0 Mit 5,0 bewertet von den Kunden, für die wir entwickeln
18 verifizierte Bewertungen auf Clutch
“AI Superior ist sehr sorgfältig auf alle unsere Anforderungen eingegangen und hat sie im Projekt berücksichtigt.”
Entwicklung von KI-Modellen und einem Dashboard für ein Pilotprogramm, das Abfall in Drohnenaufnahmen erkennt.
“Sie haben jeden Bestandteil des Projekts erfolgreich umgesetzt und unsere Erwartungen übertroffen.”
Entwicklung eines KI-Modells, das die Dächer von Wohn- und Gewerbeimmobilien analysiert, einschließlich Datenerhebung und Labeling. Alle zentralen Ergebnisse wurden termingerecht geliefert.
“Ich schätze ihre Herangehensweise, ihre Expertise und die Qualität der Informationen, die sie liefern.”
Beratung zu KI und Machine Learning, um die richtigen Use Cases für ein Webdesign- und Grafikunternehmen zu identifizieren.
So arbeiten wir
Ein KI-Projekt in prüfbaren Phasen
Jede Phase endet mit einem Ergebnis, das Sie prüfen können, und über die nächste entscheiden Sie erst, wenn die vorherige nachweislich funktioniert. Umfang und Budget bleiben in Ihrer Hand.
- Erst schätzen, dann entscheidenSie kennen Umfang und erwartete Ergebnisse, bevor die Entwicklung beginnt.
- Go/No-Go nach jeder PhaseJede Phase endet mit einem prüfbaren Ergebnis und einer Entscheidung über den nächsten Schritt.
- Risiken offen kommuniziertWir teilen Risiken und Chancen, sobald die Analyse sie zeigt.
- Go/No-Go-Entscheidung
Discovery
Gemeinsam mit Ihrem Team analysieren wir die geschäftliche Fragestellung und legen die Richtung der Lösung fest.
Sie erhalten: Umfang, Vorgehen und eine erste Schätzung von Aufwand und erwarteten Ergebnissen
- Go/No-Go-Entscheidung
Daten und Machbarkeit
Wir lernen Ihr Team und Ihre Daten kennen und prüfen, ob KI das richtige Werkzeug für dieses Problem ist.
Sie erhalten: Eine Datenbewertung und eine klare Aussage zur Machbarkeit, bevor die Entwicklung beginnt
- Go/No-Go-Entscheidung
Proof of Concept / MVP
Wir starten klein, mit den bereits vorhandenen Daten, und testen die Lösung in der Praxis.
Sie erhalten: Gemessene Ergebnisse auf Ihren eigenen Daten und eine Grundlage für die Investitionsentscheidung
- Go/No-Go-Entscheidung
Integration und Skalierung
Wir integrieren die Lösung in Ihre bestehenden Systeme, optimieren die Modelle und passen sie bei Bedarf an.
Sie erhalten: Eine Lösung, die in Ihren Prozessen läuft und mit Ihren Daten und Systemen kompatibel ist
-
Evaluierung
Wir gehen die Ergebnisse mit Ihnen durch und sorgen dafür, dass sie richtig gelesen werden.
Sie erhalten: Was die Lösung gebracht hat und wo sich die nächste Verbesserung lohnt
Auszeichnungen
Ausgezeichnet als eines der führenden KI-Unternehmen
Anerkannt von internationalen Wirtschaftspreisen und unabhängigen B2B-Plattformen, die Unternehmen auf Basis verifizierter Kundenbewertungen einstufen.
-
Gewinner der Go Global Awards 2021 · International Trade Council -
Bester Data-Science- und KI-Dienstleister, Europa 2021 · German Business Awards -
Top-Unternehmen für künstliche Intelligenz 2023 · Clutch -
Top-Unternehmen für Machine Learning 2023 · Clutch -
Clutch Champion Herbst 2023 · Clutch -
Clutch Global Herbst 2023 · Clutch -
Top-Unternehmen für BI & Big Data Deutschland 2023 · Clutch -
Top-Unternehmen für IT-Services Deutschland 2023 · Clutch -
Top-KI-Unternehmen 2023 · TrueFirms -
Top-Unternehmen für Machine Learning 2021 · Techreviewer -
Meistbewertete IT-Dienstleister Deutschland · The Manifest
Kann KI die Inspektionskosten auf Baustellen wirklich senken?
Ja. Für eine Stadtverwaltung haben wir ein drohnenbasiertes System entwickelt, das 25 Arten von Bauschutt wie Ziegel, Zementblöcke und Sandhaufen erkennt und ihre Größe schätzt. Nach Schätzung des Kunden sparte es 320 Personenstunden pro Monat und senkte die durchschnittlichen Inspektionskosten um 40 %. Inzwischen wird es von mehreren Kommunen eingesetzt.
Wird KI Bauarbeiter ersetzen?
Das ist unwahrscheinlich. KI verändert Geschäftsmodelle, reduziert teure Fehler und macht den Betrieb produktiver, doch die Verantwortung für die Arbeit auf der Baustelle bleibt beim Menschen. Robotik für Aufgaben wie die Montage ist ein aufkommender Trend, aber heute noch nicht die Regel.
Lassen sich die Ergebnisse in unsere bestehenden Systeme integrieren?
Ja. In unserem Bauschutt-Projekt standen die Erkennungsergebnisse in einem GIS-Dashboard und über APIs zur Verfügung und ließen sich so in praktisch jedes andere System integrieren.
Wie nutzen Sie Bilder und Videos für die Baustellensicherheit?
Modelle zur Bilderkennung und -klassifizierung werten auf der Baustelle erfasste Fotos und Videos aus und erkennen fehlerhaftes oder gefährliches Verhalten. Mit diesen Erkenntnissen können Teams Sicherheitsschulungen gezielt dort ansetzen, wo sie gebraucht werden.
Wie läuft ein KI-Projekt im Bauwesen ab?
Wir folgen einem KI-Projektlebenszyklus, der auf Standards der Softwareentwicklung basiert und zugleich die wissenschaftlichen Herausforderungen des Machine Learning berücksichtigt. Jede Phase hat eigene Ziele und Qualitätskriterien, die erfüllt sein müssen, bevor die nächste beginnt.
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Teilen Sie uns ein paar Details mit, unser KI-Team übernimmt den Rest. So geht es weiter:
- Wir prüfen Ihre Anfrage und antworten per E-Mail.
- Ein Gespräch mit einem KI-Experten zu Ihrem Problem, Ihren Daten und Zielen.
- Eine klare Empfehlung: unser Lösungsansatz und eine erste Aufwandsschätzung.
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