Über ROBNEXUS
Unsere Geschichte und Mission
ROBNEXUS steht für den Anspruch, KI nicht als Selbstzweck einzusetzen, sondern dort, wo sie Prozesse verbessert, Entscheidungen unterstützt und vorhandene Daten nutzbar macht. Im Fokus stehen Lösungen, die technisch nachvollziehbar, wirtschaftlich sinnvoll und im Unternehmensalltag beherrschbar sind.
KI bedeutet mehr als Chatbots und große Sprachmodelle. Entscheidend ist, die richtigen Daten, Methoden und Systeme so zusammenzubringen, dass daraus ein belastbarer Nutzen entsteht.
Unsere Vision
Große Sprachmodelle haben KI sichtbar gemacht. In Unternehmen entsteht der eigentliche Mehrwert jedoch oft dort, wo interne Daten, Prozesse, Sensorik, Statistik, Automatisierung und Fachwissen sinnvoll miteinander verbunden werden.
KI realistisch einordnen
Nicht jeder Anwendungsfall braucht ein großes Modell. Oft entsteht die beste Lösung durch die richtige Kombination aus Statistik, Datenanalyse, klassischer Automatisierung und KI.
Eigene Daten nutzbar machen
Viele Unternehmen verfügen bereits über wertvolle Daten. ROBNEXUS hilft dabei, daraus strukturierte Informationen, belastbare Auswertungen und anwendbare KI-Lösungen zu entwickeln.
Mehrwert im Prozess schaffen
Entscheidend ist nicht, ob eine Lösung modern klingt, sondern ob sie Entscheidungen verbessert, Aufwand reduziert oder Abläufe im Unternehmen messbar unterstützt.
Der Geschäftsführer
Ich bin Yannick Robin, Geschäftsführer von ROBNEXUS
Ich bin Elektroingenieur mit Schwerpunkt auf angewandter KI im technischen und industriellen Umfeld. Meine Arbeit verbindet datengetriebene Methoden mit technischem Systemverständnis, von hardwarenaher KI über Sensordaten bis hin zu intelligenten Assistenz- und Automatisierungslösungen.
Dabei geht es mir nicht darum, KI möglichst spektakulär darzustellen. Entscheidend ist, ob eine Lösung im realen Einsatz funktioniert, nachvollziehbar bleibt und für Unternehmen einen konkreten Nutzen erzeugt.
Mein Schwerpunkt liegt auf KI-Anwendungen, die technische Systeme, Prozesse und Menschen sinnvoll unterstützen, statt sie durch unverständliche Blackbox-Lösungen zu ersetzen.
Bisherige Projekte
Hardware-nahe KI
In vergangenen Projekten haben wir uns mit hardwarenaher KI an der Schnittstelle von Machine Learning, technischen Systemen und Rechenhardware beschäftigt. Neben der Modellgüte standen dabei vor allem reale Systemanforderungen im Fokus, etwa Latenz, Speicherbedarf, Energieeffizienz, Signalverarbeitung und Integrationsfähigkeit.
Der Schwerpunkt lag auf Embedded-Systemen, Edge-Inference und ressourcenbegrenzten Hardwareumgebungen, in denen KI direkt an Sensorik, Hardware und technischen Prozessen eingesetzt wird.
Condition Monitoring & Sensorkalibrierung
Ein weiterer Schwerpunkt vergangener Projekte lag in der Analyse von Sensordaten für Condition Monitoring, Anomalieerkennung und Sensorkalibrierung. Ziel war es, technische Zustände zuverlässiger zu bewerten, Abweichungen frühzeitig zu erkennen und Messsysteme belastbarer einzuordnen.
Dabei kamen KI und statistische Verfahren zum Einsatz, um Rohdaten in verwertbare Informationen zu überführen, etwa zur Bewertung von Sensordrift, zur Unterstützung von Wartungsentscheidungen und zur Verbesserung der Datenqualität in technischen Prozessen.
Smart Factory
Smart Factory Szenarien und digitale Operationssäle gehörten zu den komplexeren Anwendungsfeldern bisheriger Projekte. Im Mittelpunkt stand die Frage, wie KI, Statistik und Datenanalyse genutzt werden können, um viele Datenquellen zusammenzuführen und relevante Informationen zur richtigen Zeit verfügbar zu machen.
Dabei reichte das Spektrum von Prozessdaten, Maschinenzuständen und Qualitätsinformationen bis hin zu Kontextbewertung, Informationsfluss und Entscheidungsunterstützung in kritischen medizinischen Situationen.
LLMs und Low-Code / No-Code
In Projekten rund um LLMs, Robotik und Low Code Ansätze stand die Frage im Fokus, wie Sprachmodelle als verständliche Schnittstelle zu technischen Systemen genutzt werden können.
Ziel war es, Prozesslogik einfacher zugänglich zu machen, Abläufe konfigurierbarer zu gestalten und technische Systeme intuitiver zu bedienen. Wichtig ist dabei eine saubere Einbettung in definierte Schnittstellen, Sicherheitslogik und nachvollziehbare Steuerungsabläufe.