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Kompetenzen

EIN TEAM. FULL STACK.

Alles, was ein intelligentes Produkt braucht, entwickelt von Menschen, die miteinander sprechen. Was folgt, ist unsere tatsächliche Arbeit — in der Tiefe, nach der ein Ingenieur fragen würde.

  • 01

    AI & Modelle

    Wir wählen, trainieren und deployen Modelle, die zum Produkt passen — nicht umgekehrt.

    • Modellauswahl, gemessen an den Produktgrenzen: Latenz, Speicher, Leistung und Kosten.
    • Supervised Fine-Tuning und LoRA-Adapter auf Domänendaten, mit Evaluations-Harness.
    • Retrieval-Pipelines über Datenblätter, Handbücher und historisches Engineering-Wissen.
    • Agenten-Architekturen mit Tool Calling, Guardrails und deterministischen Fallbacks.
    Open-source ModelsLLMVLMFine-tuningRAGComputer VisionVoice AIAI Agents
  • 02

    Hardware-Engineering

    Produktarchitektur über Schaltplan, PCB und Bring-up — auf Fertigung ausgelegt.

    • Auswahl von Compute und Sensorik mit vorab definiertem Energiebudget und Thermik.
    • Mehrlagiges PCB-Design, DFM-Review, Impedanzkontrolle und EMC-gerechtes Layout.
    • Integration von Kamera, Audio und Sensorik mit Prüfung der Signalintegrität.
    • Bring-up, Prüfvorrichtungen und Designiterationen bis zur Pilotserie.
    Product ArchitectureMCUMPUSoCPCBSensorsCameraConnectivityPrototype
  • 03

    Embedded-Systeme

    Firmware und Linux-Systeme, die im Feld zuverlässig bleiben und sicher aktualisieren.

    • Plattformen mit ESP-IDF, Zephyr, FreeRTOS und Embedded Linux (Yocto / Buildroot).
    • Gerätetreiber, Board Support Packages und Bring-up der Peripherie.
    • Provisionierung, Secure Boot, verschlüsselter Speicher und robustes A/B-OTA.
    • Low-Power-Design: Duty Cycling, Wake-Quellen und gemessene Akkulaufzeit.
    ESP32STM32LinuxRTOSDriversBLEWi-FiUSBOTA
  • 04

    Edge AI

    Echte Modelle auf echtem Silizium — im Speicher und in den Millisekunden, die real vorhanden sind.

    • Quantisierung (INT8 / INT4), Pruning und Distillation mit Genauigkeits-Tracking.
    • NPU- und DSP-Deployment auf Rockchip, Amlogic, Ambarella, Jetson und Hailo.
    • Graph-Konvertierung und Operator-Fallbacks für begrenzte Runtimes.
    • Benchmarks auf dem Gerät: Latenz, Durchsatz, Speicherobergrenze und thermische Drift.
    NPU DeploymentONNXTensorRTTFLiteQuantizationModel Optimization
  • 05

    Anwendungen

    Die Software, die Menschen tatsächlich bedienen — Mobile, Web, Desktop und Geräte-UI.

    • Native und plattformübergreifende Apps mit BLE-/Wi-Fi-Provisionierung und Live-Gerätestatus.
    • Web-Konsolen und Flotten-Dashboards für Betrieb und Support.
    • Geräte-UI mit LVGL, Flutter Embedded oder eigenem Framebuffer-Stack.
    • 3D- und Echtzeit-Visualisierung für Sensor-, Raum- und Robotikdaten.
    iOSAndroidWebDesktopDevice UI3DVisualization
  • 06

    Cloud & Konnektivität

    Die Geräte-Cloud hinter dem Produkt: Telemetrie, Updates und das AI-Gateway.

    • Geräteidentität, Flottenverwaltung und stufenweises OTA-Rollout mit Rollback.
    • MQTT- und WebSocket-Transporte für sporadische Verbindungen mit geringer Bandbreite.
    • Telemetrie-Pipelines, Zeitreihenspeicher und Betriebs-Dashboards.
    • AI-Gateways mit Routing, Caching, Rate Limiting und Kostentransparenz.
    Device CloudMQTTWebSocketOTAAPIData PlatformAI Gateway
  • 07

    Fertigung

    Der Weg vom funktionierenden Prototyp zu Geräten, die man ausliefern und zertifizieren kann.

    • DFM- und DFA-Review mit dem Fertigungspartner vor dem Design Freeze.
    • EMC-Vorprüfung und Zertifizierungsplanung je Zielregion.
    • Funktionsprüfvorrichtungen und End-of-Line-Testabläufe.
    • Pilotserien mit Yield-Tracking und Fehleranalyse.
    DFMEMCTest FixturesPilot BuildToolingYield

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