IoT muss kein Großprojekt sein. Wir helfen mittelständischen Unternehmen dabei, ihre Maschinen und Prozesse smart zu vernetzen und schrittweise zu digitalisieren. Das Ganze praxisnah, wirtschaftlich und zukunftssicher.
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50% effizientere Prozesse mit GenAI
doubleSlash bringt Generative KI sicher in Unternehmen – steuerbar, flexibel und ohne aufwändige Implementierung.
Mit dem doubleSlash AI Assistant stellen wir eine Lösung bereit, die…
Lohnt sich Predictive Maintenance für Ihr Unternehmen?
Mit dem Download des Whitepapers erhalten Sie eine strukturierte Anleitung, um einen fundierten Business Case für Predictive Maintenance zu erstellen. Es unterstützt Unternehmen…
So bleiben Ihre Geräte aktuell und compliant
Updates für IoT‑Geräte müssen nicht kompliziert sein. Der Update Manager sorgt dafür, dass Software auf Maschinen, Anlagen und Geräten automatisch, sicher und nachvollziehbar…
In der heutigen Zeit stehen Unternehmen der Maschinen- und Anlagenbranche vor zahlreichen Herausforderungen. Der technologische Fortschritt führt zu immer komplexeren Maschinen, die regelmäßige Wartung und Updates erfordern, um…
Klarheit, mit der Sie KI voranbringen
Bevor KI-Initiativen skalieren können, braucht es Klarheit: Welche Voraussetzungen sind bereits vorhanden, wo liegen Risiken – und welche nächsten Schritte bringen wirklich weiter?
Genau…
Damit KI-Projekte nicht an den Daten scheitern
Viele Organisationen investieren in Künstliche Intelligenz und merken erst in der Umsetzung, dass der entscheidende Erfolgsfaktor oft nicht das Modell ist, sondern Datenqualität, fehlende…
Wir gestalten die Zukunft der Softwareentwicklung
Technologie entwickelt sich rasant – und mit ihr die Anforderungen an Unternehmen. Unser Anspruch ist es, diese Entwicklung nicht nur zu begleiten, sondern aktiv mitzugestalten.
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Speakerin für New Work, Organisationsentwicklung und Change Management
Leonie Hlawatsch ist bei doubleSlash für das Personalwesen verantwortlich und gestaltet die Themen Organisationsentwicklung und Change Management aktiv mit. Mit ihrem…
Aufbereitung von After Sales Daten durch automatisierte Datenpipeline
Bei vielen Unternehmen liegen die verschiedenen After Sales Daten meist getrennt voneinander – z.B. Daten über Reklamationen, Kundenzufriedenheitsumfragen oder…
