ROI & Erfolgsgeschichten

Edge-KI in der Praxis: ROI, Kennzahlen und Lessons Learned.

Lernen Sie aus fünf realen Projekten, wie Edge-KI Kosten senkt, Compliance stärkt und Wettbewerbsvorteile schafft. Jede Case Study basiert auf echten Zahlen, auditiert und anonymisiert.

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−78% API-Kosten · +23% Durchsatz

Break-even ab 0,6 Monaten

4,9/5 durchschnittliche Projektbewertung

Case	Branche	ROI Jahr 1	Break-even	Primärer Treiber
Automobilzulieferer: 67% Kostenreduktion in der Qualitätskontrolle	Produktion / Automotive	178%	11 Monate	IP-Schutz & Latenz
Klinikverbund: DSGVO-konforme Analyse von 2,3 Mio. Patientenakten	Gesundheitswesen	156%	18 Monate	Compliance & Patientensicherheit
Bundesbehörde: Verschlusssichere Dokumenten-KI	Öffentliche Verwaltung	1.385%	7 Monate	Sicherheit VS-NfD
Logistiker: Echtzeit-Routenplanung ohne Netzabhängigkeit	Logistik & Supply Chain	167%	Sofort	Latenz & Offline-Fähigkeit
Versicherung: Fraud Detection on-premise	Finanzwesen & Versicherungen	2.526%	0,6 Monate	Compliance & Kosten

Produktion / Automotive

Automobilzulieferer: 67% Kostenreduktion in der Qualitätskontrolle

Edge-Vision-Agenten prüfen Bauteile offline und eliminieren Cloud-Abhängigkeit.

Ausgangssituation

• 850 Mitarbeitende, vier Produktionslinien, Qualitätsprüfung bisher manuell oder via Test-Cloud-KI.
• Sensible CAD-Daten und Fertigungsparameter durften das Werk nicht verlassen.
• Cloud-Tests verursachten Latenz und machten Linien anfällig für Anbieter-Ausfälle.

Lösung

• Implementierung eines feinjustierten LLaVA 13B Vision-Modells für Defekterkennung.
• Deployment auf Edge-Servern mit NVIDIA A6000 GPUs pro Standort, redundante Cluster.
• Einführung einer zentralen Modellverwaltung mit OTA-Updates und Audit-Logs.

Ergebnisse

• Defekterkennungsrate 97,3% (zuvor 92%).
• Prüfzyklen 23% schneller, Null Stillstand bei Anbieter-Updates.
• Laufende Kosten 19.400 €/Jahr (statt 90.000 € Cloud). Break-even nach 11 Monaten.

Lessons Learned

• Frühe Einbindung des Shopfloor steigerte Akzeptanz.
• Eigene Bilddatensätze erhöhten Genauigkeit deutlich.
• Hardware-Beschaffung dauerte länger als geplant – Puffer einplanen.

“Wir prüfen heute zehnmal mehr Teile als zuvor und behalten trotzdem alle Daten im Haus. Edge-KI war ein Gamechanger.” — Produktionsleiter (anonymisiert)

Gesundheitswesen

Klinikverbund: DSGVO-konforme Analyse von 2,3 Mio. Patientenakten

Edge-RAG liefert Ärzt:innen in Sekunden relevante Passagen aus historischen Akten.

Ausgangssituation

• Vier Standorte, über 1.200 Mitarbeitende, 2,3 Mio. digitalisierte Akten (PDF, Scan, Freitext).
• Cloud-Lösungen rechtlich unmöglich, Ärzte verloren täglich Stunden mit manuellen Recherchen.
• Notfallentscheidungen verlangten sekundenschnelle Einsichten.

Lösung

• Deployment von LLaMA 3.1 70B mit spezialisierten medizinischen Embeddings.
• Aufbau einer privaten RAG-Architektur (Qdrant, Document Parsers, Zugriff via SSO).
• Air-gapped Kubernetes-Cluster mit zwei NVIDIA H100 GPUs, vollständige Audit-Logs.

Ergebnisse

• Antwortzeiten unter einer Sekunde, Relevanz-Score 94%.
• Ärzt:innen sparen 2,3 Stunden pro Woche, kritische Wechselwirkungen früher erkannt.
• Gesamtkosten 78.000 €/Jahr, Compliance zu 100% bestätigt, Patientensicherheit gestärkt.

Lessons Learned

• DSFA und Security-Audit ab Projektstart einplanen.
• Medizinische Fachexpertise ist für Prompt-Design und Validierung unverzichtbar.
• Datenaufbereitung benötigte mehr Zeit als erwartet – dediziertes Data-Team einplanen.

“Wir finden heute lebenswichtige Informationen in Sekunden – ohne einen einzigen Byte in die Cloud zu schicken.” — Ärztlicher Direktor

Öffentliche Verwaltung

Bundesbehörde: Verschlusssichere Dokumenten-KI

Air-gapped Edge-KI beschleunigt VS-NfD-Analyse und bleibt BSI-konform.

Ausgangssituation

• 8 Mio. Dokumente mit VS-NfD Klassifizierung, heterogene Systeme, strikte Sicherheitsauflagen.
• Cloud oder externe Dienste kategorisch ausgeschlossen.
• Mitarbeitende benötigten Tage bis Wochen für Recherchen.

Lösung

• Einsatz eines deutsch-optimierten Mistral 7B mit RAG-Pipeline für Aktenanalyse.
• Air-gapped Servercluster mit Hardware-Verschlüsselung, HSM und 4-Augen-Prinzip.
• Automatisierte Redaktions-Workflows mit vollständiger Nachvollziehbarkeit.

Ergebnisse

• Recherchezeiten um 90% reduziert, Mitarbeitende bearbeiten viermal mehr Vorgänge.
• Security-Audit ohne kritische Findings, VS-NfD-Genehmigung bestätigt.
• Projekt amortisierte sich in weniger als sieben Monaten.

Lessons Learned

• Security- und Freigabeprozesse dauern – frühzeitig planen.
• Air-Gapped Updates erfordern standardisierte Release-Prozesse.
• Stakeholder-Management mit Sicherheitsbeauftragten ist erfolgskritisch.

“Wir erfüllen höchste Sicherheitsanforderungen und arbeiten trotzdem schneller als je zuvor.” — IT-Sicherheitsbeauftragter

Logistik & Supply Chain

Logistiker: Echtzeit-Routenplanung ohne Netzabhängigkeit

Edge-Agenten optimieren Routen und erkennen Schäden, selbst ohne Mobilfunk.

Ausgangssituation

• 120 Fahrzeuge, täglich 2.500 Stopps, ländliche Regionen mit schlechter Abdeckung.
• Cloud-Routenplaner reagierten zu langsam, Schäden wurden erst im Depot erkannt.

Lösung

• Phi-3 Medium für Routenoptimierung auf Edge-Servern + LLaVA für Bildklassifikation auf Ruggedized Tablets.
• Hybride Architektur: Lokale Entscheidungen, zentrale Synchronisierung, Offline-Caching.
• Fleet-Dashboard mit Echtzeit-Status und Predictive Alerts.

Ergebnisse

• Routen 11% kürzer, 87.000 € Kraftstoffersparnis pro Jahr.
• Schadenserkennung 76% früher, Kunden-NPS +18 Punkte.
• Investition 52.000 €, Break-even sofort durch Fuel-Savings.

Lessons Learned

• Robuste Hardware für Fahrzeuge essenziell.
• Hybride Architektur ermöglicht Skalierung ohne Komplexitätsexplosion.
• Change-Management mit Fahrer:innen steigert Datenqualität.

“Unsere Fahrer bekommen Anweisungen in Echtzeit – Edge-KI funktioniert sogar ohne Netz.” — Leiter Logistik

Finanzwesen & Versicherungen

Versicherung: Fraud Detection on-premise

Mixtral 8x7B identifiziert Betrug mit erklärbaren Scores, vollständig BaFin-konform.

Ausgangssituation

• 2.800 Mitarbeitende, 50.000 Schadenmeldungen pro Jahr, 3–5% Betrugsverdacht.
• Cloud-ML-Dienst kostete 12 € pro Analyse und war für BaFin-Audits schwer erklärbar.

Lösung

• Fine-Tuning von Mixtral 8x7B auf historischen Schadensfällen, Integration erklärbarer Features.
• On-Premise GPU-Cluster mit automatisiertem MLOps, Modellöverwachung und Audit-Trail.
• Workflow-Integration in bestehendes Claims-Management-System.

Ergebnisse

• Trefferquote 94% (vorher 87%), False-Positives auf 6% gesenkt.
• Verhinderter Betrug 2,4 Mio. €/Jahr, Cloud-Kosten eingespart.
• Amortisation in weniger als einem Monat.

Lessons Learned

• Explainability entscheidend für Regulatorik und Kundenkommunikation.
• MLOps-Prozesse sorgen für nachvollziehbare Modellupdates.
• Frühe Einbindung des Compliance-Teams beschleunigt Freigabe.

“Wir sparen Millionen und erfüllen gleichzeitig alle Prüfanforderungen.” — Leiter Schadensmanagement

Kriterium	Produktion / Automotive	Gesundheitswesen	Öffentliche Verwaltung	Logistik & Supply Chain	Finanzwesen & Versicherungen
Primärer Treiber	IP-Schutz & Latenz	Compliance & Patientensicherheit	Sicherheit VS-NfD	Latenz & Offline-Fähigkeit	Compliance & Kosten
Modell	LLaVA 13B	LLaMA 3.1 70B	Mistral 7B (de)	Phi-3 + LLaVA	Mixtral 8x7B
Hardware-Invest	90.000 €	180.000 €	420.000 €	52.000 €	95.000 €
Implementierungszeit	14 Wochen	16 Wochen	22 Wochen	10 Wochen	13 Wochen
Break-even	11 Monate	18 Monate	7 Monate	Sofort	0,6 Monate
ROI Jahr 1	178%	156%	1.385%	167%	2.526%

Gemeinsame Erfolgsfaktoren aus allen Projekten.

Edge-KI-Projekte gelingen, wenn Technologie, Menschen und Governance zusammenspielen. Diese Faktoren finden wir bei allen fünf Erfolgsgeschichten wieder.

Executive Sponsorship & klares Budget
Realistische Erwartungen und KPI-Definitionen
Security- & Compliance-Teams ab Tag eins
Iteratives Vorgehen (PoC → Pilot → Rollout)
Change-Management & Schulungen für Mitarbeitende
Saubere Datenbasis und Governance
Pragmatische Modellwahl statt „größer ist besser“
Monitoring & Observability ab Go-Live

ROI-Muster: Wo Edge-KI sich am schnellsten amortisiert.

Kostenvermeidung

Hohe API-Volumina oder steigende Cloud-Lizenzen machen Edge-KI sofort rentabel. Besonders relevant für Kundenservice, Qualitätskontrolle und Automatisierung.

Compliance-Getrieben

Wenn DSGVO, AI Act, NIS2 oder branchenspezifische Regularien Cloud-Verarbeitung ausschließen, wird Edge-KI zur einzigen Option und zahlt sich durch Risikovermeidung aus.

Operational Excellence

Latenz-kritische Prozesse wie Logistik, Produktion oder Gesundheitswesen profitieren von schnelleren Entscheidungen und weniger Ausfällen.

IP-Schutz & Wettbewerbsvorteil

Edge-KI schützt geistiges Eigentum und erlaubt proprietäre Modelle – ein Wettbewerbsvorteil, der sich nicht nur in Euro messen lässt.

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