Nuveon in numbers
Nuveon
Wir entwickeln Technologien, die Unternehmen dabei helfen, ihre Effizienz zu maximieren!
๐๐ฒ๐๐ผ๐ป๐ฑ ๐๐ต๐ฒ ๐๐ฒ๐ฎ๐ฑ๐น๐ถ๐ป๐ฒ
We recently came across an interesting analysis by the Manufacturing Leadership Council: 89% of manufacturers surveyed say that data has improved their decision-making. At the same time, 63% use less than half of the production data actually available to them.
https://manufacturingleadershipcouncil.com/data-mastery-and-analytics/
That is quite a striking combination. It suggests that, in many cases, the problem is not a lack of data, but the difficulty of bringing the right information together at the right time.
This is hardly surprising when information about machines, orders and processes is spread across different systems, older equipment makes data difficult to access, or different sources first need to be brought onto a common footing. Collecting even more data does not necessarily solve the problem.
Things become more interesting when existing information can be connected: Which order is currently running? What is happening on the machine? Which process values are changing? Was there already an indication of a deviation? This is where individual data points gradually become something people can actually work with.
AI can also help at this stage by identifying connections more quickly or deriving the next sensible step from the information available. But simply giving AI access to a mountain of data is only part of the equation. Its real value grows when that information can be related to the machines, orders and processes behind it.
This is exactly the idea behind ๐บ๐๐๐ฏ and the ๐ฆ๐๐๐๐ฒ๐บ ๐ฃ๐ฟ๐ผ๐ฐ๐ฒ๐๐ ๐๐ฎ๐๐ฎ module: bringing existing production data together from different sources and connecting it to the machines, orders and processes it belongs to.
https://www.nuveon.de/en/systemprocessdata
P.S.
This is also where ๐๐ ๐ฏ๐ ๐ก๐๐๐ฒ๐ผ๐ป comes into play: it can build on this foundation and turn connected information into understandable context and concrete actions.
https://www.nuveon.de/en/ai
20/08/2026
Was passiert eigentlich mit einem Produkt auf seinem Weg durch die Produktionslinie?
In der Schokoladenproduktion zum Beispiel kรถnnen Temperatur, Vibration, Druck und Feuchtigkeit entlang der Linie entscheidend sein, um Qualitรคtsabweichungen zu verstehen oder Probleme im Prozess frรผhzeitig zu erkennen.
Mit unserer mHub LogTEC Edition lassen sich diese Bedingungen genau dort messen, wo sie entstehen. Die mobilen LogTEC-Datenlogger von Agathon fahren mit dem Warentrรคger durch die Produktionslinie und zeichnen dabei Sensordaten auf. Auch wenn die Netzwerkverbindung vorรผbergehend unterbrochen ist, wird weiter gemessen und die Daten werden รผbertragen, sobald die Verbindung wiederhergestellt ist.
In mHub kรถnnen die Messwerte anschlieรend in Echtzeit analysiert, verglichen und visualisiert werden. Werden definierte Grenzwerte รผberschritten, lรถst das System Alarme aus. Gleichzeitig bilden die gesammelten Daten eine interessante Grundlage fรผr KI-Anwendungen.
Die Software kann also dabei helfen, dass am Ende das perfekte Produkt die Fabrik verlรคsst. Was die Kunden anschlieรend damit machen โฆ nun ja, das liegt nicht mehr in unserer Hand.
https://www.nuveon.de/mhub -logtec-edition
17/08/2026
We believe software shouldnโt be tied to hardware.
It should be available anytime, anywhere โ flexible, fast, and truly valuable.
We never stop exploring and integrating new technologies โ because processes and standards evolve every day.
Thatโs why we ensure that upgrades and growth stay simple.
They should move you forward, not slow you down.
We love teamwork, out-of-the-box thinking,
and a good cup of coffee paired with an intelligent conversation.
รber KI in der Fertigung wird oft in groรen Begriffen gesprochen: Transformation, Automatisierung, Agenten, die Zukunft der Arbeit.
In unseren Gesprรคchen mit produzierenden Unternehmen sind die Fragen meist deutlich pragmatischer.
Warum verzรถgert sich dieser Auftrag?
Welcher Produktionsplan ist heute gefรคhrdet?
Wo finde ich die aktuellsten Informationen?
Wer weiร, was als Nรคchstes passieren muss?
Die Antworten auf diese Fragen stecken meist bereits in den vorhandenen Informationen. Doch die relevanten Informationen mรผssen schnell gefunden, verstanden und in konkrete Maรnahmen umgesetzt werden.
Genau hier kommt ๐๐ ๐ฏ๐ ๐ก๐๐๐ฒ๐ผ๐ป ins Spiel.
Nicht als eigenstรคndiger Chatbot neben der eigentlichen Arbeit.
Und nicht mit dem Versprechen, bestehende Systeme zu ersetzen.
AI by Nuveon unterstรผtzt industrielle Teams dabei, bestehende Daten, Dokumente und Workflows miteinander zu verbinden, operative Zusammenhรคnge schneller zu verstehen und einfacher von Informationen zu konkreten Maรnahmen zu gelangen.
Bei manchen Unternehmen beginnt das mit Variantenwissen in Vertrieb und Produktion. Bei anderen mit Prozessabweichungen, Qualitรคtsthemen, Instandhaltung oder Produktionsplanung.
Und vielleicht am wichtigsten:
Es muss nicht mit einem groรen KI-Transformationsprojekt beginnen.
Oft ist der beste Ausgangspunkt ein konkreter Prozess, bei dem Menschen bereits zu viel Zeit mit Suchen, Nachfragen, Prรผfen und Abstimmen verbringen.
Genau diese Art von KI wollen wir entwickeln: praxisnah, vernetzt und nah an der tatsรคchlichen Arbeit in der Fabrik.
https://www.nuveon.de/ki
04/08/2026
๐๐ฎ๐ฐ๐๐ผ๐ฟ๐ ๐๐ป๐๐ถ๐ด๐ต๐๐: ๐๐๐๐ผ๐บ๐ผ๐๐ถ๐๐ฒ (๐ฐ/๐ฐ)
๐๐ฉ๐บ ๐๐๐ ๐ฅ๐ฆ๐ญ๐ช๐ท๐ฆ๐ณ๐บ ๐ธ๐ช๐ฏ๐ฅ๐ฐ๐ธ๐ด ๐ฎ๐ฆ๐ข๐ฏ "๐ข๐ญ๐ฎ๐ฐ๐ด๐ต ๐ฐ๐ฏ ๐ต๐ช๐ฎ๐ฆ" ๐ช๐ด๐ฏ'๐ต ๐ฐ๐ฏ ๐ต๐ช๐ฎ๐ฆ.
In many industries, delivering a few hours late is an inconvenience.
In automotive, it can become a much bigger problem.
Production is built around precise delivery windows. Components are expected to arrive when they're neededโnot hours earlier, and certainly not later. When that rhythm is disrupted, the impact can spread quickly across the production process, and, ultimately, customer commitments.
That's why we see automotive manufacturers invest so much effort in visibility. Knowing where materials are, how production is progressing and whether potential delays are developing allows teams to react before a small issue turns into a missed delivery.
The goal isn't simply to deliver on time. It's to spot potential delays early enough that "on time" never becomes a question.
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This concludes our Automotive edition of Factory Insights. While each topic stands on its own, together they tell a much bigger story: in automotive manufacturing, no process exists in isolation. That's a perspective we've come to appreciate through years of working alongside manufacturersโand one that continues to influence how we think about software.
๐ https://www.nuveon.de
31/07/2026
๐๐ฎ๐ฐ๐๐ผ๐ฟ๐ ๐๐ป๐๐ถ๐ด๐ต๐๐: ๐๐๐๐ผ๐บ๐ผ๐ฏ๐ถ๐น๐ถ๐ป๐ฑ๐๐๐๐ฟ๐ถ๐ฒ (๐ฏ/๐ฐ)
๐๐ข๐ณ๐ถ๐ฎ ๐ฅ๐ข๐ด ๐ฏรค๐ค๐ฉ๐ด๐ต๐ฆ ๐๐ถ๐ต๐ฐ ๐ฏ๐ช๐ค๐ฉ๐ต ๐ช๐ฎ๐ฎ๐ฆ๐ณ ๐ฅ๐ข๐ด ๐ฏรค๐ค๐ฉ๐ด๐ต๐ฆ ๐ช๐ด๐ต, ๐ฅ๐ข๐ด ๐จ๐ฆ๐ฃ๐ข๐ถ๐ต ๐ธ๐ช๐ณ๐ฅ.
Auf den ersten Blick wirkt die Automobilproduktion stark repetitiv.
In der Realitรคt kรถnnen zwei Fahrzeuge, die direkt nacheinander vom Band laufen, vรถllig unterschiedliche Teile, Ausstattungsoptionen und Montageschritte erfordern.
Wir haben gelernt, dass dies die Sequenzierung zu einer der grรถรten Herausforderungen in der Automobilproduktion macht. Alle benรถtigten Teile im Werk zu haben, ist nur ein Teil der Gleichung. Sie mรผssen den richtigen Arbeitsplatz genau im richtigen Moment und in exakt der Reihenfolge erreichen, in der die Fahrzeuge gebaut werden.
Schon ein kleines Problem in der Sequenzierung kann den Ablauf stรถren und das Band zum Stillstand bringen.
Eine effektive Produktionsplanung stellt sicher, dass jedes Fahrzeug den Prozess durchlรคuft und die richtigen Komponenten genau dann verfรผgbar sind, wenn sie benรถtigt werden. So bleiben die Ablรคufe stabil und planbar.
๐๐ฎ ๐ฏรค๐ค๐ฉ๐ด๐ต๐ฆ๐ฏ ๐๐ฆ๐ช๐ต๐ณ๐ข๐จ: ๐๐ข๐ณ๐ถ๐ฎ ๐๐๐-๐๐ช๐ฆ๐ง๐ฆ๐ณ๐ป๐ฆ๐ช๐ต๐ง๐ฆ๐ฏ๐ด๐ต๐ฆ๐ณ ๐ฃ๐ฆ๐ฅ๐ฆ๐ถ๐ต๐ฆ๐ฏ, ๐ฅ๐ข๐ด๐ด โ๐ง๐ข๐ด๐ต ๐ฑรผ๐ฏ๐ฌ๐ต๐ญ๐ช๐ค๐ฉโ ๐ฏ๐ช๐ค๐ฉ๐ต ๐ฑรผ๐ฏ๐ฌ๐ต๐ญ๐ช๐ค๐ฉ ๐ช๐ด๐ต.
29/07/2026
๐๐ฎ๐ฐ๐๐ผ๐ฟ๐ ๐๐ป๐๐ถ๐ด๐ต๐๐: ๐๐๐๐ผ๐บ๐ผ๐๐ถ๐๐ฒ (๐ฎ/๐ฐ)
๐๐ฉ๐บ ๐ต๐ณ๐ข๐ค๐ฆ๐ข๐ฃ๐ช๐ญ๐ช๐ต๐บ ๐ฎ๐ข๐ต๐ต๐ฆ๐ณ๐ด ๐ญ๐ฐ๐ฏ๐จ ๐ฃ๐ฆ๐ง๐ฐ๐ณ๐ฆ ๐ต๐ฉ๐ฆ๐ณ๐ฆ'๐ด ๐ข ๐ฒ๐ถ๐ข๐ญ๐ช๐ต๐บ ๐ช๐ด๐ด๐ถ๐ฆ.
When people hear โtraceability,โ they usually think of recalls.
But by the time a recall enters the picture, the real opportunity has already passed.
In day-to-day production, traceability quietly does something far more valuable. It connects the dotsโbetween material batches, machines, process parameters, and finished componentsโso that everything can be understood in context, not just in hindsight.
That kind of visibility changes how teams work. During an internal review or an OEM audit, thereโs no scrambling to piece together what happened. The information is already there, clear and complete, which shifts the tone of the conversation entirely.
Instead of reacting under pressure, teams can simply show how things were doneโand why they were done that way.
๐๐ฏ ๐ต๐ฉ๐ฆ ๐ฏ๐ฆ๐น๐ต ๐ฑ๐ฐ๐ด๐ต: ๐๐ฉ๐บ ๐ต๐ฉ๐ฆ ๐ฏ๐ฆ๐น๐ต ๐ค๐ข๐ณ ๐ช๐ด๐ฏ'๐ต ๐ข๐ญ๐ธ๐ข๐บ๐ด ๐ต๐ฉ๐ฆ ๐ฏ๐ฆ๐น๐ต ๐ฐ๐ฏ๐ฆ ๐ต๐ฐ ๐ฃ๐ถ๐ช๐ญ๐ฅ.
23/07/2026
๐๐ฎ๐ฐ๐๐ผ๐ฟ๐ ๐๐ป๐๐ถ๐ด๐ต๐๐: ๐๐๐๐ผ๐บ๐ผ๐ฏ๐ถ๐น๐ถ๐ป๐ฑ๐๐๐๐ฟ๐ถ๐ฒ (๐ญ/๐ฐ)
๐๐ข๐ณ๐ถ๐ฎ ๐ฆ๐ช๐ฏ ๐ฆ๐ช๐ฏ๐ป๐ช๐จ๐ฆ๐ด ๐ท๐ฆ๐ณ๐ด๐ฑรค๐ต๐ฆ๐ต๐ฆ๐ด ๐๐ข๐ถ๐ต๐ฆ๐ช๐ญ ๐ฆ๐ช๐ฏ๐ฆ ๐จ๐ฆ๐ด๐ข๐ฎ๐ต๐ฆ ๐๐ณ๐ฐ๐ฅ๐ถ๐ฌ๐ต๐ช๐ฐ๐ฏ๐ด๐ณ๐ฆ๐ช๐ฉ๐ฆ๐ฏ๐ง๐ฐ๐ญ๐จ๐ฆ ๐ข๐ถ๐ด ๐ฅ๐ฆ๐ฎ ๐๐ข๐ฌ๐ต ๐ฃ๐ณ๐ช๐ฏ๐จ๐ฆ๐ฏ ๐ฌ๐ข๐ฏ๐ฏ.
Wenn von Produktionsverzรถgerungen die Rede ist, denken viele zuerst an einen Maschinenausfall.
In der Automobilindustrie ist die Ursache oft deutlich weniger spektakulรคr.
Hรคufig beginnt alles mit einer Kleinigkeit โ einem Bauteil, das nicht rechtzeitig ankommt, einem Zulieferer, der etwas in Verzug gerรคt, oder einer Lieferung, die spรคter eintrifft als geplant.
Die eigentliche Herausforderung ist nicht die Verzรถgerung selbst, sondern wie schnell sie sich auf den gesamten Produktionsablauf auswirkt. Ein einziges fehlendes Teil kann ausreichen, damit Planer Auftrรคge umpriorisieren, Reihenfolgen anpassen und Ressourcen neu organisieren mรผssen, nur um die Linie am Laufen zu halten.
Deshalb bedeutet Produktionsplanung in der Automobilindustrie weit mehr, als nur zu wissen, was als Nรคchstes passieren soll.
Sie erfordert ein klares Verstรคndnis dafรผr, wie jede Entscheidung den weiteren Produktionsablauf beeinflusst.
๐๐ฎ ๐ฏรค๐ค๐ฉ๐ด๐ต๐ฆ๐ฏ ๐๐ฆ๐ช๐ต๐ณ๐ข๐จ: ๐๐ข๐ณ๐ถ๐ฎ ๐รผ๐ค๐ฌ๐ท๐ฆ๐ณ๐ง๐ฐ๐ญ๐จ๐ฃ๐ข๐ณ๐ฌ๐ฆ๐ช๐ต ๐ด๐ค๐ฉ๐ฐ๐ฏ ๐ญ๐ข๐ฏ๐จ๐ฆ ๐ท๐ฐ๐ณ ๐ฅ๐ฆ๐ฎ ๐ฆ๐ณ๐ด๐ต๐ฆ๐ฏ ๐๐ถ๐ข๐ญ๐ช๐ตรค๐ต๐ด๐ฑ๐ณ๐ฐ๐ฃ๐ญ๐ฆ๐ฎ ๐ธ๐ช๐ค๐ฉ๐ต๐ช๐จ ๐ธ๐ช๐ณ๐ฅ.
nuveon Under the Hood ๐ฅท
(Why factory software isn't designed at a desk)
One of the first questions we ask when designing a new interface isn't "What should it look like?"
It's "Where will it be used?"
That might sound obvious, but in manufacturing software the answer can vary dramatically. The same screen might be viewed on a machine terminal, a handheld scanner in a warehouse, a laptop in a planning office, or a touchscreen mounted next to a production line.
The environment matters.
A production operator isn't always sitting comfortably at a desk. Lighting conditions change throughout the day. Viewing distances vary. Screen sizes vary. Sometimes users have gloves on. Sometimes they have only a few seconds to find the information they need before moving on to the next task.
That's why our design process starts long before the first screen is created. We gather the technical requirements, but then we spend just as much time understanding where the software will actually be used and by whom. We sketch different approaches, test them in real-world conditions, and refine them together with our customers and end users.
Because in the end, a beautiful interface isn't the goal.
An interface that still works when production gets busy is.
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