Eine Engine.
Jede Entscheidung mit Regeln, Ziel und Daten.

Sie erhalten den besten Plan, den der Solver innerhalb Ihrer Regeln findet, und die Zahlen dahinter. Die KI baut das Modell aus den Daten und den Regeln. Exakte Modelle nennen die Optimalitätslücke des Solvers: wie weit der Plan höchstens vom besten entfernt ist. Gelernte Modelle nennen ihre Unsicherheit. Jeder Lauf kommt ins Protokoll. manifest, merit, takt und horizon sind vier Beispiele derselben Engine im Einsatz.

Modelle, die sich verbindenExakte, gelernte und geschätzte Teile in einem Modell, Ebene für Ebene.
Nachprüfung auf AnfrageJeder Lauf schreibt Datenversion, Modellversion und Einstellungen fest.
Über Ihren SystemenERP, TOS, MES und VPP bleiben, wie sie sind.
Beispiele · manifest · merit · takt · horizonJede Entscheidung läuft über dieselbe Engine
Was kint ist

Von den Daten zur nächsten Entscheidung, mit Begründung.

Die meisten Betreiber haben viele Daten und viele Dashboards. Kaum ein System macht aus diesen Daten die nächste Entscheidung und nennt den Grund dafür. kint ist dieses System.

01

Daten

Gelesen aus den Systemen, die schon im Einsatz sind. Jeder Upload wird zu einer Version.

Datenbanken, APIs, Dateien · Exporte aus ERP, TOS, MES · nur lesend

02

Intelligenz

Lernen, wie sich der Betrieb verhält, und seine Regeln so fassen, dass ein Modell sie nutzen kann.

Der Decision Agent von kint entwirft das Modell · Surrogat- und Prognosemodelle · Abhängigkeiten als Graphen

03

Entscheidung

Die Option finden, die innerhalb Ihrer Grenzen am besten abschneidet. Die Schranke des Solvers zeigt, wie viel besser ein Plan höchstens sein könnte.

Exakte Solver: Schranke und Optimalitätslücke · Suche über gelernte Modelle · Szenarien nebeneinander

Wie es läuft

Einmal mit Ihren Planern gebaut. Jeden Morgen aufgerufen.

Die Forward Deployed Engineers (FDEs) von kint arbeiten direkt mit dem Team des Kunden. Für jede Entscheidung klären sie, was sie braucht, bauen einen Workflow und bringen ihn in den Betrieb. Schritte können API-Aufrufe, Datenbankabfragen, KI-Agenten und Prüfungen sein; MCP-Tools als Schritte stehen auf der Roadmap. Ein freigegebener Workflow läuft, sobald Ihre Systeme ihn aufrufen. Ein Mensch aus Ihrem Team gibt jeden Plan frei, bevor er zurückgeschrieben wird.

Wie eine Entscheidung im Betrieb läuft
Beispiellauf · Containerterminal · illustrativFreigegebene Pläne gehen nur über eine API zurück, die Sie kontrollieren; das empfangende System entscheidet, ob es sie übernimmt

Setzt fort

Nach einem Absturz oder Neustart setzt der Lauf an dem Schritt fort, an dem er stand.

Jeder Schritt im Protokoll

Eingaben, Ergebnisse, Version und wer gehandelt hat, für jeden Schritt jedes Laufs.

Wartet auf einen Menschen

Fehlende Daten, eine offene Frage oder eine Freigabe: Der Schritt wartet und läuft weiter, sobald jemand antwortet.

Neu rechnen als Studie

Neue Daten oder ein geänderter Parameter starten eine neue Studie, vergleichbar mit der letzten.

Jede Entscheidung im Protokoll

Einen früheren Lauf gegen das Protokoll nachprüfen.

Jeder Lauf schreibt Datenversion, Modellversion und Solver-Einstellungen fest. So lässt sich der Plan gegen das Protokoll nachprüfen. Fragen Vorstand, Aufsicht oder Prüfer nach, zeigen Sie die Kette von der Eingabe bis zur Entscheidung.

Gehashte Eingaben

Inhaltsadressierte Daten, sodass jede Änderung sichtbar wird.

Versionierte Modelle

Jeder Lauf hält die Modellversion fest, die er genutzt hat.

Namentliche Freigaben

Wer das Modell geprüft hat, wer den Plan freigegeben hat.

Wiederholung

Eine frühere Entscheidung neu rechnen und mit dem Protokoll vergleichen.

Verpacken und ausliefern

kint in Ihrem Produkt.

kint läuft in Ihrem Produkt und wird über die API aufgerufen. Eine White-Label-Oberfläche gibt es auf Anfrage. Die Kunden sehen eine einzige Marke: Ihre.

OEM-Partnerschaft

Versionierte Stände

Jedes Release des Workflows ist fixiert und lässt sich erneut ausführen.

Ihre Marke

Über die API unter Ihrer Marke aufgerufen, eine White-Label-Oberfläche auf Anfrage.

Ihr Vertrag

Die Kunden haben es mit Ihnen zu tun und sehen Ihre Marke. kint wird genannt, wo DSGVO oder AI Act es verlangen.

Engine-Updates

Sie legen eine Modellversion fest und wechseln, wann Sie wollen.

Wo die Engine läuft

Vier Flaggschiffe zeigen die Engine im Einsatz.

Die Flaggschiffe und Branchen sind Beispiele. Eine Entscheidung aus einem anderen Bereich bekommt ein neues Modell auf derselben Engine, mit denselben Prüfungen und demselben Protokoll. Sie läuft über den Systemen, die schon im Einsatz sind.

Über die vier hinaus

Bahn, öffentlicher Verkehr und Stadtwerke sind solche Entscheidungen: neues Modell, dieselbe Engine, dasselbe Protokoll.

Anwendungsfälle →

Als Serviceaufruf

Daten und Regeln senden, den Plan mit seiner Optimalitätslücke zurückbekommen. HTTP-API mit OpenAPI-Dokumentation, Fortschritt live über WebSocket.

API →

In Ihrem Haus

Für Abläufe, die Ihr Netz nicht verlassen dürfen, planen wir eine Installation darin.

Sicherheit →
Im Produkt

Eine Entscheidung, vom Aufbau bis zu den Studien.

Ein Projekt zeigt, wo die Entscheidung steht. Ein Build zeigt jeden Schritt, während er läuft. Studien halten jede Variante vergleichbar. Wählen Sie eine Branche, dann sehen Sie dieselben Ansichten mit ihrer Entscheidung.

Die Produktansicht wird geladen

Sie bringen das Problem. Wir bringen die Engine.

Zeigen Sie uns eine Entscheidung, die Ihr Team jede Woche trifft. Die FDEs von kint zeigen Ihnen auf echten Daten, was die Engine daraus macht.

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whitebox · blackbox · graybox · simulation
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manifest · merit · takt · horizon
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Gehostet in Deutschland
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