TRAINING

Wie wir die erfahrenste operative KI der Welt gebaut haben.

DBR77 Vector ist ein proprietäres Sprachmodell mit 120 Milliarden Parametern, trainiert auf realem Wissen aus Fabriktransformationen. Kein Internettext. Keine synthetischen Daten. Echte Diagnosen, echte Layouts und echte Automatisierungs-Rollouts verdichtet in ein domänenspezifisches Modell, das mehr über Fabriken weiß als jede Allzweck-KI.

DBR77 Vector 120B · reale Fabrikdaten · domänenspezifisches Training · industrielles Reasoning · GPU-gestütztes Deployment

DBR77 Vector training — knowledge distilled from real transformations

120B

Basismodell-Parameter

Praxisnah

Quelle der Trainingsdaten

Domänenspezifisch

Modellspezialisierung

Produktionsreif

Deployment-Reife

TRAINING-PIPELINE

Von rohen Fabrikdaten zu operativer Intelligenz.

Vier Stufen. Jede basiert auf echten Engineering-Entscheidungen, nicht auf Marketing-Abstraktionen.

01

1.400+ echte Fälle, je 66 Spalten

Der Trainingskorpus stammt nicht aus dem Internet. Er besteht aus 1.400+ realen Fabriktransformationsfällen — jeder mit 66 Spalten strukturierter Daten zu Produktionsflüssen, Engpassanalyse, Layoutoptimierung, Automatisierungssequenzierung und Lean-Verbesserungsergebnissen. Rohe CSV-Daten, keine synthetischen Benchmarks.

02

Strukturiert im ChatML-Format

Jeder Fall wird in eine strukturierte [System] → [User] → [Assistant]-Konversation im ChatML-Protokoll transformiert. Der System-Prompt definiert Vectors Rolle als Senior-Industrieberater. Der User liefert den Fabrikkontext. Der Assistant liefert die Expertenanalyse. Diese Struktur lehrt das Modell, wie es schlussfolgern soll, nicht nur was es sagen soll.

03

Feinabgestimmt zu DBR77 Vector (120B)

Ausgehend von einer Basisarchitektur mit 120 Milliarden Parametern haben wir das Modell feinabgestimmt, damit es reales Fabrikwissen und industrielle Entscheidungslogik aufnimmt. Das Ergebnis ist kein dünner Wrapper auf dem Modell eines anderen, sondern DBR77 Vector – ein proprietäres LLM für operatives Reasoning in Produktionsumgebungen.

04

Bereitgestellt via CI/CD auf Serverless GPUs

Das trainierte Modell wird in eine portable Inferenzumgebung verpackt und über eine automatisierte, versionierte und reproduzierbare Pipeline bereitgestellt. Entwickelt für zuverlässige Verfügbarkeit, Nachvollziehbarkeit und sichere Rollout-Optionen.

ARCHITEKTUR

Von Ihrer Frage zur Expertenantwort.

Jede Anfrage folgt demselben sicheren, serverlosen Pfad. Keine Daten gespeichert. GPU schläft nach der Antwort.

Ihre App

Frontend / API-Client

HTTPS POST

Verschlüsselt + API-Key

Serverless Inference Layer

GPU-Orchestrierung

Elastische GPU-Laufzeit

Wacht bei Bedarf auf

Containerisierte Laufzeit

PyTorch + handler.py

DBR77 Vector 120B

Vollständige Modellinferenz

JSON Response

GPU schläft danach

KOMPETENZEN

Was Vector weiß — und warum es wichtig ist.

Stellen Sie sich Vector als den erfahrensten Lean-Spezialisten vor, den Sie je getroffen haben. Dies sind die Kompetenzen, die es in jedes Gespräch, jede Analyse, jede Empfehlung einbringt.

Fabrikdiagnose

Engpässe, versteckte Verschwendung und die wertvollsten Interventionsbereiche identifizieren.

  • Produktionsflussanalyse und Engpassidentifikation
  • OEE-Verlustkategorisierung und Ursachenanalyse
  • Priorisierung von Verbesserungsmöglichkeiten nach Wirkung

Transformations-Roadmap

Fragmentierte Erkenntnisse in einen sequenzierten, vorstandstauglichen Pfad von der Diagnose zur Umsetzung verwandeln.

  • Initiativensequenzierung mit Abhängigkeitslogik
  • CAPEX- und Zeitplanung
  • Meilensteinbasierte Rollout-Planung

Produktionsentscheidungsunterstützung

Daten, Simulation und operativen Kontext verbinden, bevor in physische Veränderungen investiert wird.

  • Simulationsergebnis-Interpretation und Szenariovergleich
  • Layout- und Materialfluss-Schlussfolgerung
  • Was-wäre-wenn-Analyse für operative Kompromisse

ROI-Schlussfolgerung

Initiativen mit Business Cases, Kompromissen und messbarer Ergebnislogik rahmen.

  • NPV-, IRR- und Amortisationszeitraum-Rahmung
  • Sensitivitätsanalyse für Schlüsselannahmen
  • Investitionspriorisierung bei konkurrierenden Initiativen

Automatisierungsstrategie

Empfehlen, wo automatisiert werden soll, was zuerst automatisiert werden soll und wie das Rollout-Risiko reduziert werden kann.

  • Prozessbezogene Automatisierungspotenzial-Bewertung
  • Technologiematching und Integrator-Schlussfolgerung
  • Phasenweise Rollout-Planung mit Risikominderung

Lean und operative Exzellenz

Erstklassiges Lean-Denken anwenden, basierend auf echter Fabrikerfahrung, nicht auf Lehrbuchtheorie.

  • Wertstromanalyse und Verschwendungsidentifikation
  • Kaizen, 5S, SMED und TPM-Schlussfolgerung
  • Design von Programmen zur kontinuierlichen Verbesserung

BEREIT, ES ZU SEHEN?

120B Parameter. Industrielles Reasoning. Auf Ihrer Infrastruktur verfügbar.

On-Premise bereitstellen, über eine private API oder sofort in unseren Produkten testen. Dasselbe Modell, dieselbe Schlussfolgerungstiefe — wo immer Sie es brauchen.

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