Lösungsmuster

Was wir für Sie bauen können

Das sind keine erfundenen Fallstudien. Es sind Engineering-Muster, die wir umgesetzt, dokumentiert oder produktisiert haben, jedes verlinkt mit etwas Prüfbarem: einem Guide, einem Produkt oder laufendem Code.

Was ein Lösungsmuster ist und wann Sie eines einsetzen

Ein Lösungsmuster ist eine wiederverwendbare Architektur, die wir bereits gebaut, dokumentiert oder produktisiert haben, bereit zur Anpassung an Ihr Problem statt von einem leeren Blatt entworfen. Wählen Sie ein Muster, wenn Ihr Problem einem dieser ähnelt: Dokumentenautomatisierung, geregeltes RAG, KI-Arbeitsabläufe, Produktdaten-Synchronisation, mandantenfähiges SaaS oder Commerce- und ERP-Integration. Das Muster legt Form, Audit-Trail und Fehlerbehandlung im Voraus fest, sodass das Projekt sein Budget auf das verwendet, was bei Ihnen spezifisch ist. Wählen Sie einen maßgeschneiderten Build, wenn der Kernmechanismus kein etabliertes Muster hat. Die meiste Enterprise-Arbeit ist ein bekanntes Muster plus Ihre Domäne, keine völlig neue Erfindung.

  • Ein Muster ist bewährte Struktur: Extraktion, Zugriffskontrolle, Idempotenz und Audit vor Projektbeginn entschieden, nicht mitten im Bau entdeckt.
  • Es senkt Kosten und Risiko, weil die schwierige Architektur geklärt ist und Budget für Ihre Domäne und Sonderfälle bleibt.
  • Nutzen Sie ein Muster, wenn Ihr Problem zu einem der sechs passt; nutzen Sie einen maßgeschneiderten Build nur, wenn der Kernmechanismus wirklich neu ist.
  • Jedes Muster hier verlinkt auf etwas Prüfbares: einen Leitfaden, Open-Source-Code oder eine in Produktion laufende Funktion, keine erfundene Fallstudie.
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Dokumentenautomatisierung mit menschlicher Prüfung

Eingang, Extraktion, Klassifikation und Routing von Dokumenten mit Freigabe-Gates und vollem Audit-Trail. Das Muster hinter dem meisten produktiven KI-Nutzen.

Fast jedes Unternehmen, das wir treffen, hat denselben Stapel: Rechnungen, Lieferscheine, Auftragsbestätigungen, Reklamationen. Jemand öffnet jedes Dokument, liest es, tippt die Zahlen in ein System und leitet es weiter. Diese Person ist teuer, gelangweilt und gelegentlich ungenau. Die Lösung ist kein Chatbot, sondern eine Pipeline, die Dokumente automatisch liest, klassifiziert und weiterleitet und genau dann einen Menschen einbindet, wenn die Konfidenz sinkt.

Wann Sie es brauchen

  • Ihr Team tippt Daten aus PDFs oder E-Mails in ERP, Buchhaltung oder Ticketsysteme ab
  • Das Volumen wächst schneller als das Team, Fehler fallen erst Wochen später auf
  • Compliance verlangt den Nachweis, wer was wann freigegeben hat

So bauen wir es

  1. 1Dokumenttypen, Volumen und die Kosten der heutigen Handarbeit erfassen
  2. 2Extraktion und Klassifikation mit Konfidenzschwellen aufbauen; niedrige Konfidenz landet in einer menschlichen Prüf-Queue
  3. 3Freigabe-Gates, Audit-Trail und die Übergabe in Ihre Zielsysteme verdrahten

Was Sie bekommen

  • Eine laufende Pipeline in Ihrer Infrastruktur
  • Ein Audit-Trail, der Compliance-Prüfungen standhält
  • Ein dokumentiertes Runbook, das Ihr Team selbst betreibt
Guide zu agentischen Systemen lesen
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Muster-Architektur: Inbox / Upload / API, Extraction, Classification, Confidence, high, Auto-route, low, Human review, Target system, Audit trail

02

Governed Enterprise-RAG

Retrieval über Ihr Wissen mit Zugriffskontrolle, Grounding, Zitaten und Evaluation. So gebaut, dass Legal und Security zustimmen, nicht nur das Demo-Publikum.

Die Antwort existiert. Sie steht in einer Wiki-Seite von 2022, in einem geschlossenen Ticket und im Kopf des Support-Leiters. Neue Mitarbeiter stellen dieselben Fragen, Kunden warten, während jemand sucht. Retrieval-Augmented Generation macht dieses Wissen abfragbar, aber nur, wenn Zugriffskontrolle und Quellenangaben von Anfang an mitgebaut werden und nicht nach der Demo nachgerüstet.

Wann Sie es brauchen

  • Support, Vertrieb oder Engineering beantworten dieselben Fragen aus verstreuten Quellen
  • Dokumentation existiert, wird aber im entscheidenden Moment nicht gefunden
  • Ein generischer Chatbot hat bereits selbstbewusst Antworten erfunden

So bauen wir es

  1. 1Wissensquellen inventarisieren und klären, wer was sehen darf
  2. 2Retrieval-Pipeline aufbauen: Chunking, Embeddings, zugriffskontrolliertes Retrieval mit Quellenangaben
  3. 3Evaluations-Loop aufsetzen, damit Antwortqualität gemessen statt vermutet wird

Was Sie bekommen

  • Belegte Antworten mit Quellenangabe statt selbstbewusster Vermutungen
  • Eine Zugriffskontrolle, die Ihre Rechtsabteilung abnimmt
  • Ein Evaluations-Dashboard mit echten Qualitätszahlen
Enterprise-RAG-Guide lesen
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Muster-Architektur: Documents / Wikis / Tickets, Chunking + Embeddings, Vector store, User question, Retriever + Access control, LLM with citations, Grounded answer, Evaluation loop

03

KI-gestützte operative Workflows

Agenten in echten Prozessen: Qualifizierung, Zusammenfassung, Übergabe an Menschen. Der Assistent dieser Website ist dieses Muster, in Produktion.

Ein Agent ist Software, die den nächsten Schritt selbst entscheidet, innerhalb von Grenzen, die Sie definieren. Schlecht gemacht ist er eine Demo, die in Woche zwei bricht. Richtig gebaut qualifiziert er um 2 Uhr nachts einen Lead, bucht den Termin, schreibt die Zusammenfassung und weiß genau, wann er stoppen und an einen Menschen übergeben muss. Der Unterschied ist Engineering: explizite Tools, geloggte Entscheidungen, harte Limits.

Wann Sie es brauchen

  • Ein Workflow verbrennt Stunden mit Triage, Qualifizierung oder Terminierung nach erlernbaren Regeln
  • Reaktionszeit entscheidet, ob Sie den Deal oder den Fall gewinnen
  • Sie wollen Automatisierung, aber Legal braucht jede automatisierte Entscheidung nachvollziehbar

So bauen wir es

  1. 1Einen Workflow wählen, in dem Minuten zählen und Fehler sichtbar sind
  2. 2Agent mit expliziten Tools, Qualifizierungslogik und harter Übergabelinie an Menschen bauen
  3. 3Alles instrumentieren: jede Aktion geloggt, jede Entscheidung nachvollziehbar

Was Sie bekommen

  • Ein Agent in Produktion, keine Demo
  • Ein vollständiges Entscheidungslog für jeden automatisierten Schritt
  • Saubere Übergabepunkte, an denen Menschen die Kontrolle behalten
Im Portfolio ansehen
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Muster-Architektur: Trigger: form / email / event, Agent, Qualify + Summarize, Action, tool, CRM / Calendar / Email, handover, Human, Audit log

04

Produktdaten-Synchronisation

ERP, PIM, Shop und Marktplätze konsistent gehalten durch idempotente, überwachte Pipelines. Unser Open-Source-Plugin Data Hub kodiert die Disziplin.

Produktdaten leben im ERP, werden im PIM angereichert und müssen korrekt im Shop und auf jedem Marktplatz landen, in jeder Sprache, bei jeder Preisänderung. Manuelle Exporte und Einmal-Skripte halten das zusammen, bis sie es nicht mehr tun. Das Muster: idempotente Pipelines, die sich gefahrlos erneut ausführen lassen, vor dem Schreiben eine Vorschau zeigen und sagen, was sich geändert hat.

Wann Sie es brauchen

  • Kanaldaten driften: Preise oder Bestände unterscheiden sich zwischen Shop, Marktplatz und ERP
  • Importe brechen, wenn ein Lieferant eine Spalte ändert, und niemand merkt es tagelang
  • Ein neuer Kanal oder eine neue Sprache kostet Wochen manueller Zuordnung

So bauen wir es

  1. 1Datenflüsse zwischen ERP, PIM, Shop und Marktplätzen inklusive Fehlerfälle modellieren
  2. 2Idempotente Pipelines mit Dry-Run-Vorschau, Retries und Monitoring aufbauen
  3. 3Feed für Feed umstellen; der alte Pfad bleibt aktiv, bis der neue bewiesen ist

Was Sie bekommen

  • Konsistente Daten über alle Kanäle
  • Pipelines, die Format-Änderungen der Lieferanten überleben
  • Monitoring, das es vor Ihren Kunden weiß
Data Hub auf GitHub prüfen
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Muster-Architektur: ERP, Pipeline: extract - transform - load, PIM, Shop, Marketplace feeds, Monitoring + Retries

05

Multi-Tenant-SaaS-Plattformen

Tenant-Isolation, Billing, Rollenmodelle und Betriebs-Tooling von Tag eins an engineert statt nach dem zehnten Kunden angeschraubt.

Der erste Kunde Ihrer Plattform ist einfach. Der zehnte deckt jede Abkürzung auf: geteilte Daten, die zwischen Accounts durchsickern, Billing-Logik in Tabellen, Deployments, vor denen sich alle fürchten. Mandantenfähigkeit ist eine Architekturentscheidung, und sie nachzurüsten kostet ein Vielfaches. Wir bauen zuerst das Rückgrat: Isolation, Rollen, Billing, Betrieb.

Wann Sie es brauchen

  • Sie machen aus einem internen Tool oder Einzelkunden-Build ein Produkt
  • Tenant-Onboarding bedeutet heute manuelle Datenbank- oder Deployment-Arbeit
  • Investoren oder Enterprise-Käufer fragen, wie Datenisolation wirklich funktioniert

So bauen wir es

  1. 1Tenant-Isolation, Rollenmodell und Billing als Architektur entwerfen, nicht als Nachtrag
  2. 2Das Plattform-Rückgrat bauen: Gateway, Tenant-Kontext, isolierte Daten, Ops-Tooling
  3. 3Für den zweiten und den zehnten Tenant härten: Migrationen, Limits, Observability

Was Sie bekommen

  • Eine Plattform, die neue Tenants in Stunden onboardet
  • Kosten- und Nutzungstransparenz pro Tenant
  • Dokumentation, die Tenant zwei günstiger macht als Tenant eins
Architektur-Guide lesen
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Muster-Architektur: Tenant A, Gateway + Tenant context, Tenant B, Services, Isolated data per tenant, Billing + Roles + Ops tooling

06

Commerce- und ERP-Integration

Order-Sync, Bestände, Preise und Fakturaflüsse zwischen Shop und ERP, die Retries, Teilausfälle und Monatsabschluss-Last überstehen.

Eine Bestellung um 23:58 am Monatsletzten, auf Rechnung, ein Artikel nicht lieferbar: Genau hier sterben Shop-ERP-Integrationen. Der Happy Path ist einfach; die Teilausfälle sind das Projekt. Wir bauen die Integrationsschicht mit Idempotenz, Dead-Letter-Queues und Alerting auf Geschäftsebene, damit die Bestellung entweder durchläuft oder jemand exakt erfährt, warum nicht.

Wann Sie es brauchen

  • Bestellungen verschwinden oder verdoppeln sich zwischen Shop und ERP, und niemand weiß wo
  • Bestände und Preise hinken hinterher, Sie verkaufen zu viel oder zu wenig
  • Das Monatsende macht die Integration regelmäßig zum Support-Notfall

So bauen wir es

  1. 1Order-, Bestands-, Preis- und Rechnungsflüsse inklusive Teilausfall-Verhalten erfassen
  2. 2Integrationsschicht mit Idempotenz, Dead-Letter-Queues und Alerting aufbauen
  3. 3Gegen Monatsend-Volumen lasttesten, bevor sich jemand darauf verlässt

Was Sie bekommen

  • Order-Flüsse, die Retries und Monatsende überstehen
  • Eine Integrationsschicht statt Punkt-zu-Punkt-Spaghetti
  • Alerting auf Geschäftsebene: welche Bestellung scheiterte, nicht welcher Pod
Zur Vendure-Praxis
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Muster-Architektur: Shop, orders, Integration layer, idempotent, ERP, stock + prices, invoices, Customer, Dead-letter + Alerting

Mit wem Sie arbeiten

HRB 288224
Eingetragen in München
15+
Jahre, gründergeführt
DE · EN · AR
Liefersprachen
2
Open Source auf GitHub
EU
Datenresidenz, Frankfurt
AVV/DPA
Unterschriftsbereit, Art. 28

Engagement-Stufen

Oronts arbeitet mit ernsthaften Teams, die Senior-Delivery brauchen, kein Billig-Outsourcing.

Production Pilot
ab 25k EUR
Individualsoftware- und KI-Projekte
ab 50k EUR
Laufende technische Retainer
ab 15k EUR/Monat

Der genaue Preis hängt von Umfang, Verantwortung, Liefergeschwindigkeit, Teamgröße, Integrationen, Support-Erwartungen und Produktionsrisiko ab.

Den 90-Tage Production Pilot anfragen

Lösungsmuster: häufig gestellte Fragen

Ein Lösungsmuster beginnt mit Architektur, die wir bereits ausgeliefert und dokumentiert haben, sodass Struktur, Audit-Trail und Fehlerbehandlung vor Projektbeginn entschieden sind. Ein maßgeschneiderter Build beginnt mit einem leeren Blatt. Die meisten Enterprise-Projekte sind ein bekanntes Muster plus Ihre spezifische Domäne. Wir greifen zu einem Muster, wenn Ihr Problem zu einem der sechs auf dieser Seite passt, und bauen nur dann maßgeschneidert, wenn der Kernmechanismus kein anpassbares Muster hat.
Nein. Es sind Engineering-Muster, die wir umgesetzt, dokumentiert oder produktisiert haben, keine erfundenen Fallstudien und keine namentlichen Kundengeschichten. Jedes verlinkt auf etwas, das Sie direkt prüfen können: einen Leitfaden, unser Open-Source-Plugin Data Hub oder eine bereits auf dieser Seite laufende Funktion wie den KI-Assistenten. Wir zeigen prüfbaren Beweis statt Logos oder Testimonials, damit Sie die Arbeit beurteilen, nicht das Marketing.
Ein Muster legt die Teile fest, die nicht neu erfunden werden sollten, und lässt den Rest offen. Struktur, Sicherheitsmodell und operative Disziplin werden wiederverwendet. Ihr Datenmodell, Ihre Geschäftsregeln, Integrationen und Sonderfälle werden darum herum gebaut. Das Muster ist eine Startarchitektur, keine Vorlage, an die Sie gebunden sind. Braucht Ihr Fall etwas außerhalb des Musters, erweitern wir es; wir biegen Ihr Problem nicht zurecht.
Ein Muster nimmt den unsichersten Teil einer Schätzung heraus, die grundlegende Architektur, weil diese Arbeit bereits geklärt ist. Das Budget fließt dann in das, was bei Ihnen spezifisch ist. Unsere Software-Projekte beginnen ab 25k EUR, KI- und Data-Engineering-Projekte ab 50k EUR und fokussierte Integrationen ab 15k EUR. Die genaue Zahl hängt von Ihrer Domäne, der Integrationsfläche und den Sonderfällen ab. Beschreiben Sie Ihr Problem, und ein erfahrener Entwickler ordnet es einem Muster mit einer fundierten Schätzung zu.
Die Muster decken ab, was sich in der Enterprise-Arbeit wiederholt; Projekte decken ab, was bei Ihnen spezifisch ist. Passt Ihr Fall zu keinem der sechs, ist das ein normaler Ausgangspunkt für ein Gespräch, keine Sackgasse. Ein erfahrener Entwickler ordnet Ihr Problem ein, verwendet jedes Muster wieder, das zu den ähnelnden Teilen passt, und entwirft den Rest. Sie erhalten dieselbe operative Disziplin, denselben Audit-Trail und dasselbe SLA-Ziel, ob die Arbeit ein reines Muster, ein Hybrid oder ein wirklich neuer Build ist.

Ihr Fall ist nicht dabei?

Die Muster decken ab, was sich wiederholt; Engagements decken das Spezifische. Beschreiben Sie Ihr Problem, ein Senior Engineer ordnet es ein.