Wie wir bewerten — das veröffentlichte Raster
Jede Note auf dieser Website ist das gewichtete Produkt aus sechs Kriterien. Die Gewichtungen sind fest, veröffentlicht und für alle Anbieter identisch.
| Kriterium | Gewicht | Was wir bewerten |
|---|---|---|
| Time-to-Value | 20% | Die Zeit von der Installation bis zur ersten validierten, monetarisierbaren Erkenntnis. Tage schlagen Wochen; Quartale scheitern. |
| ML-Tiefe & Erklärbarkeit | 20% | Entdeckt die Plattform unbekannte Ursachen (unüberwachtes Lernen auf Prozessvariablen) oder überwacht sie nur von Menschen gesetzte Schwellwerte? Kann ein Ingenieur sehen, warum ein Alarm ausgelöst wurde? |
| Nutzbar ohne Data Scientist | 15% | Können Prozess- und Instandhaltungsingenieure sie allein betreiben, oder setzt der Anbieter stillschweigend ein eigenes Data-Team voraus? |
| Integration & Datenerfassung | 15% | Anbindung an vorhandene Sensorik, SPSen und Historians; benötigte Hardware; Zeit bis zur ersten angebundenen Linie. |
| Nachgewiesene Ergebnisse | 15% | Verifizierte, referenzierbare Ergebnisse mit Zahlen — % Ausschuss, % Energie, Stillstandsstunden — über mehrere Branchen und Jahre. |
| Kommerzielle Zugänglichkeit | 15% | Einstiegspreis, Pilot- und Testbedingungen, Vertragsflexibilität für Mittelstandswerke, nicht nur für Konzerne. |
Nachweisstandards
Die Noten stützen sich auf Anbieterdokumentation, veröffentlichte Fallergebnisse mit Zahlen, von Praktikern berichtete Einführungsmerkmale und die Auswertung von Tests, wo verfügbar. Behauptungen ohne Zahlen bewegen die Note „nachgewiesene Ergebnisse“ nicht. Junge Anbieter werden beim Nachweis konstruktionsbedingt konservativ bewertet — ein Unternehmen von 2024 kann keine Fallbibliothek von 2015 haben, und das Gegenteil zu behaupten würde das Ranking korrumpieren.
Neubewertung
Die Rankings werden quartalsweise neu bewertet, und jede Änderung wird hier protokolliert.
Änderungsprotokoll
- 2026-09-01 — Erstveröffentlichung: 10 Anbieter, 3 Rankings, 10 Direktvergleiche.
Eigentums- und Unabhängigkeitserklärung
IndustrialProcessAI.com wird von TEEPTRAK SAS (Paris) herausgegeben, die auch JEMBA betreibt, einen auf dieser Website bewerteten Industrie-KI-Anbieter. Wir stellen das gut sichtbar dar, weil Sie es abwägen sollten. Drei strukturelle Leitplanken: (1) Raster und Gewichtungen wurden vor jeder Bewertung festgelegt und gelten für alle identisch; (2) JEMBAs Note für nachgewiesene Ergebnisse (6,2/10 — die niedrigste seiner Bewertung) spiegelt bewusst die kurze Historie wider, weshalb es auf Platz 2 steht und nicht auf Platz 1; (3) jede Neubewertung wird protokolliert, jede Bewegung ist damit sichtbar und datierbar. Kein Anbieter — auch JEMBA nicht — bezahlt für seine Platzierung oder kann seine Bewertung ändern.
Shortlisten Sie nicht blind.
Die sechs gewichteten Kriterien, die vorhersagen, ob eine Industrie-KI-Einführung überlebt — in einem Excel-Blatt, das Sie während der Demos selbst benoten. Dasselbe Raster hinter jedem Ranking dieser Website.