Das Team hinter Kelaria — RAUSCH Technology
KI im Echtbetrieb bei Vodafone · KI-Projekte mit der dena · gehostet in der EU-Region Frankfurt · öffentlich geförderte Forschung
Kelaria macht das Fach- und Erfahrungswissen Ihres Hauses verlässlich nutzbar: belegt, nachvollziehbar und eingebettet in Ihre Produkte und Prozesse. Aus dem, was in den Köpfen steckt, wird ein Asset, das bleibt und sich verkaufen lässt.
Hardware ist kopierbar. Wissen nicht.
Drei Entwicklungen treffen den Maschinen- und Anlagenbau gleichzeitig — alle drei rühren an demselben Vermögenswert: dem Wissen über die eigenen Maschinen.
Der erfahrenste Service-Techniker hört jede Anlage am Geräusch. In drei Jahren geht er in Rente — und sein Wissen ist nirgends dokumentiert. Wer weiß dann noch, warum eine bestimmte Maschine immer im Sommer ausfällt?
In 18 Monaten baut der Wettbewerb die Hardware nach, der Preisvorteil ist verbrannt. Was bleibt, ist das Wissen über die eigenen Maschinen — sofern es greifbar gemacht wurde.
Ihre Kunden erwarten heute mehr als die Maschine: Verfügbarkeit, Fernunterstützung, datenbasierte Services. Wer kein digitales Geschäfts- und Servicemodell anbietet, verliert die Kundenschnittstelle an den, der es tut. Die Grundlage dafür ist nutzbares, verlässliches Wissen über die eigenen Anlagen.
Wenn die Hardware zur Commodity wird, ist der Service das Geschäft. Ein nachvollziehbares Wissenssystem macht aus dem Service-Kostenfaktor neue, verkaufbare Modelle.
Schnelle, verlässliche Diagnose macht Betreiber- und Verfügbarkeitsmodelle möglich — Uptime-Garantie, pay-per-use. Wiederkehrender Umsatz statt Einmalverkauf.
Der Wissensassistent, eingebettet in Ihr Kundenportal: Endkunden lösen selbst — monetarisierbar als Premium-Feature.
Neue Märkte, Sprachen, Standorte — der Service wächst mit dem Wissensgraph, nicht mit der Zahl Ihrer Senior-Techniker.
Jede Antwort mit Quelle und Begründung. Erst das macht KI im haftungs- und sicherheitsrelevanten Service einsetzbar — und vor dem Vorstand verteidigbar.
Kein Chatbot, kein einmaliges Projekt, sondern ein Experten-Wissenssystem: Es verbindet strukturiertes Fachwissen, die Regeln Ihrer Experten und die Suche in Ihren Dokumenten zu einer Antwort mit Quelle und Begründung. Mehr als Suche, und es lernt mit jedem Dokument dazu.
Handbücher, Dokumentation, Service-Wissen — heute per Upload und API, weitere Quellen-Connectoren im Aufbau. Jedes neue Dokument wird sofort verarbeitet.
Spezialisierte Agenten extrahieren Entitäten, Zusammenhänge und Regeln — und schärfen Wissensgraph und RAG mit jedem Durchlauf.
Die Agenten werten jedes neue Dokument aus und legen die Ergebnisse Ihren Fachexperten zur Prüfung vor. Human-in-the-loop: bestätigt wird, was zählt.
Kelaria liefert Antworten mit Quelle und Begründung — eingebettet in Ihre Systeme, nicht als Insel-App.
Kelaria baut das Wissen, pflegt es und aktiviert es — dort, wo gearbeitet wird. Mit jedem Dokument ein Stück besser.
Hinter den belegten Antworten arbeitet ein kuratierter Wissensgraph, der Maschinenraum des Systems. Hier bauen Ihre Fachleute ihn auf, prüfen und befragen ihn. Ein Blick in einen echten Graphen aus einem laufenden Projekt.
Vom Fehlercode über das betroffene Bauteil zu den möglichen Ursachen — die Kette, die ein Techniker im Kopf hat, als sichtbarer Pfad im Graphen.
Frage rein, Antwort raus — mit nummerierten Citations und Reasoning-Trace. Jede Aussage führt zurück auf ihre Quelle.
WENN→DANN gegen die echten Werte im Graphen, mit Live-Treffer-Anzeige. Ihre Experten schreiben, Kelaria wertet aus.
Der nächste Ausbauschritt, an dem wir gerade bauen: Kelaria durchsucht den gewachsenen Graphen, während niemand hinschaut — und legt die Funde morgens Ihren Experten vor: bestätigen, anpassen, verwerfen.
„Diese Symptome treten immer gemeinsam auf" — Kelaria erkennt die Häufung und macht einen Regel-Vorschlag daraus.
Zwei Bauteile, die zusammengehören müssten — aber noch keine Kante haben. Kelaria schlägt sie vor.
Ausreißer im Graphen — verwaiste Knoten, untypische Kombinationen — die ein zweites Auge verdienen.
Sobald Live-Daten angebunden sind: Messreihen, die aus dem Takt geraten — als Symptom zurück in den Graphen.
Die Verarbeitungs-Pipeline läuft heute schon mit jedem neuen Dokument — die selbstständige Muster- und Anomalie-Entdeckung ist der Ausbauschritt, den wir gerade gehen. Gemeinsam mit Ihren Experten, nie im Alleingang.
Kelaria verbindet sich mit den Systemen, in denen Ihr Wissen heute schon steckt — über offene Schnittstellen und MCP, ohne Datenmigration. Was neu dazukommt, zieht die Pipeline laufend nach.
Verfügbar heute: Dokument-Upload und offene APIs. Weitere Connectoren — SharePoint, Confluence, Jira, ERP, Webcrawler — sind im Aufbau; die Reihenfolge richtet sich nach Ihrem Stack. Zusätzliche Anbindung über MCP.
„Die KI liefert leistungsstarke Funktionen zur Heizungsüberwachung — Endkunden senken Energieverbrauch und CO₂ nachhaltig."
— Dr. Sebastian Groß, VodafoneDieselbe Mechanik, eine andere Wissensbasis — was wir über Heizungen gelernt haben, bauen wir jetzt für Maschinen und Anlagen.
Ein lebendes Wissenssystem zahlt nicht in der Theorie, sondern an vier Stellen im Maschinen- und Anlagenbau — die wir gemeinsam im AI-Case-Canvas konkret durchrechnen.
Die richtige Antwort beim ersten Einsatz — statt zweiter Anfahrt.
Diagnose in Minuten statt Stunden — das Wissen ist sofort abrufbar.
Das Können erfahrener Mitarbeiter ist gesichert, bevor sie in Rente gehen.
Neue Service-Kräfte sind in Wochen produktiv, nicht in Jahren.
Was die Mechanik liefern kann, ist belegt: bei Vodafone 24 % Energieeinsparung beim Endkunden. Den konkreten ROI rechnen wir im AI-Case-Canvas — mit Ihren Zahlen, ehrlich.
Wir haben das nicht für eine Branche gebaut, sondern als Mechanik. Was wir in der Heizung bewiesen haben, überträgt sich — die Architektur bleibt, nur die Wissensbasis wird ausgetauscht.
Maschinendaten sind Unternehmenskapital. Kelaria läuft heute in der EU-Region Frankfurt — DSGVO-konform, mit Auftragsverarbeitungsvertrag und EU-Standardvertragsklauseln; die LLM-Inferenz bleibt in der EU. Und weil das Wissen im Graphen steckt, nicht im Modell, gehört Ihr Wissensgraph Ihnen — exportierbar, nicht in ein Modell eingeschlossen. Die vollständig souveräne Stufe läuft On-Premises auf deutschem Open-Source-Stack.
Citations und Reasoning-Trace an jeder Antwort. Kein Blackbox-Chat ohne Nachweis.
Ihre Experten hinterlegen WENN→DANN-Regeln. Kelaria wertet sie deterministisch gegen die echten Werte im Graphen aus und führt nachvollziehbare Diagnose-Ketten — kein Wahrscheinlichkeits-Raten, sondern belegte Schlussfolgerung.
KI-Agenten werten jedes neue Dokument aus, Fachexperten bestätigen — das Wissen wächst, ohne Projekt-Stillstand.
Kelaria dockt über MCP an bestehende KI-Systeme an — ChatGPT, Claude, Langdock & Co. Kein Rip-and-Replace, kein Lock-in.
Managed in der EU-Region Frankfurt, Customer-Cloud in Ihrem Konto, On-Premises auf deutschem Open-Source — alle drei verfügbar. Souveränität ist Architektur, nicht Aufpreis.
Das Wissens-Fundament hinter Kelaria entsteht in öffentlich geförderten Forschungsprojekten — begutachtet, nicht behauptet.
14 Monate live bei Vodafone. Wir zeigen, was läuft — nicht, was laufen könnte.
„Wir bauen KI, die im Mittelstand wirklich läuft, nicht auf der Folie. Kelaria ist unser Experten-Wissenssystem für die Industrie: dieselbe Mechanik, mit der wir die Heizung bewiesen haben, für Ihre Maschinen."
Engineers und Domänen-Leute unter einem Dach in Würzburg — die Hände, die das Wissenssystem dahinter bauen. Keine Stockfotos.
In 20 Minuten skizzieren wir gemeinsam Ihren konkreten Use-Case und eine ehrliche Aufwandsindikation. Auch die Frage „selbst bauen oder mit uns" beantworten wir geradeheraus, selbst wenn die Antwort „selbst bauen" lautet. Sie investieren Zeit, sonst nichts.
Keine Verkaufsschleife. Sie erhalten eine Use-Case-Skizze, mit der Sie intern weiterarbeiten können.