Wer wir sind und warum das zählt
Borinathex entstand aus einer simplen Beobachtung: Maschinelles Sehen entwickelt sich schneller als die meisten Unternehmen mithalten können. Wir haben 2018 angefangen, kleine Projekte zu testen – nichts Spektakuläres, nur praktische Lösungen für reale Probleme. Was funktionierte, haben wir verfeinert. Was nicht funktionierte, haben wir verworfen. Mittlerweile arbeiten wir mit Firmen zusammen, die konkrete Ergebnisse brauchen, keine theoretischen Konzepte.
Unser Team besteht aus Leuten, die Computer Vision nicht nur verstehen, sondern auch praktisch anwenden können. Manche kommen aus der Forschung, andere aus der Industrie. Diese Mischung hilft uns, Projekte zu entwickeln, die sowohl technisch fundiert als auch wirtschaftlich sinnvoll sind.
Unsere Arbeitsweise
Wir starten jedes Projekt mit einer ehrlichen Einschätzung: Was ist technisch machbar, was ist wirtschaftlich vernünftig, und wo liegen die Grenzen? Manchmal bedeutet das, einem Kunden zu sagen, dass seine Idee noch nicht umsetzbar ist. Das mag unbequem sein, aber es spart Zeit und Ressourcen.
- Wir analysieren bestehende Prozesse, bevor wir Technologie einsetzen
- Prototypen werden schnell entwickelt und getestet – Fehler gehören dazu
- Wir dokumentieren alles, damit Teams später nachvollziehen können, wie Systeme funktionieren
- Schulungen sind Teil jedes Projekts, keine optionale Ergänzung
Diese Herangehensweise ist nicht revolutionär. Sie basiert auf Erfahrung und dem Wissen, dass gute Technologie nicht kompliziert sein muss – sie muss nur funktionieren.
Was uns unterscheidet
Viele Anbieter im KI-Bereich versprechen universelle Lösungen. Wir konzentrieren uns auf Computer Vision, weil das unser Fachgebiet ist. Innerhalb dieses Bereichs haben wir Projekte umgesetzt, die von Qualitätskontrolle in der Produktion bis zur automatisierten Dokumentenanalyse reichen.
Ein Beispiel: Ein Hersteller hatte Probleme mit inkonsistenter Oberflächenprüfung. Menschliche Prüfer sahen unterschiedliche Dinge, je nach Tageszeit und Ermüdung. Wir haben ein System entwickelt, das Abweichungen erkennt und dokumentiert – nicht perfekt, aber deutlich konsistenter als vorher. Das Projekt lief über mehrere Monate, mit regelmäßigen Anpassungen basierend auf echten Produktionsdaten.
Solche Projekte zeigen, was möglich ist, wenn man sich Zeit nimmt, die spezifischen Anforderungen zu verstehen. Wir arbeiten lieber mit weniger Kunden zusammen, dafür intensiver und mit nachhaltigeren Ergebnissen.
Einblicke in unsere Arbeit
Diese Bilder stammen aus echten Projekten. Computer Vision ist oft unsichtbar – im Hintergrund laufende Algorithmen, die Daten verarbeiten. Aber die Entwicklung erfordert physische Arbeit: Tests vor Ort, Anpassungen an unterschiedliche Lichtverhältnisse, Gespräche mit den Menschen, die mit den Systemen arbeiten werden. Technologie funktioniert nur, wenn sie in reale Arbeitsabläufe integriert wird, nicht als isolierte Lösung.
Wie wir Projekte strukturieren
Bedarfsanalyse
Wir verbringen die ersten Wochen damit, zu verstehen, was tatsächlich gebraucht wird. Das beinhaltet Gespräche mit verschiedenen Abteilungen, nicht nur der IT. Oft stellt sich heraus, dass das ursprüngliche Problem anders gelagert ist als zunächst gedacht.
Prototypenentwicklung
Ein funktionierender Prototyp sagt mehr als jede Präsentation. Wir bauen früh testbare Versionen, auch wenn sie noch Fehler haben. Das ermöglicht schnelles Feedback und verhindert, dass wir in die falsche Richtung entwickeln.
Iterative Verbesserung
Systeme werden selten beim ersten Versuch perfekt. Wir planen mehrere Testphasen ein, sammeln Daten aus realen Einsätzen und passen Algorithmen entsprechend an. Dieser Prozess dauert länger, liefert aber stabilere Ergebnisse.
Übergabe und Wartung
Ein Projekt endet nicht mit der Installation. Wir schulen Teams, erstellen Dokumentation und bieten Wartungsoptionen an. Technologie muss langfristig nutzbar sein, nicht nur zum Launch-Zeitpunkt.