--- title: "Wavect vs craftworks" canonical: https://wavect.io/de/compare/wavect-vs-craftworks/ language: de description: "craftworks veröffentlicht Machine Learning für die Fertigung: Predictive Quality, Predictive Maintenance, Visual Inspection, Anomaly Detection und Data …" image: "https://wavect.io/img/general/bak/open_graph_preview.jpg" --- WAVECT vs CRAFTWORKS # Wavect oder craftworks. Ein Spezialist für industrielles Machine Learning, oder ein Produktteam, das Software mit KI darin shippt. craftworks veröffentlicht Machine Learning für die Fertigung: Predictive Quality, Predictive Maintenance, Visual Inspection, Anomaly Detection und Data Engineering, dazu navio, das sie als MLOps-Plattform beschreiben. Audi, VERBUND, ÖBB und voestalpine sind unter den Referenzkunden auf ihrer Website. Wir bauen komplette Produkte, in denen KI eine Säule von mehreren ist. Die zwei Angebote sehen auf einer Leistungsseite ähnlich aus und werden meist für unterschiedliche Jobs gekauft. Unabhängiger Vergleich, veröffentlicht von Wavect. Keine Verbindung zu craftworks und keine Empfehlung durch dieses Unternehmen. Beispielszenario, kein Kundenzitat Das Modell war exzellent. Was uns fehlte, war das Produkt darum herum: das Onboarding, das Billing, der Grund, warum sich überhaupt jemand einloggt. Kurz gesagt craftworks ist ein Spezialist für industrielles Machine Learning: Predictive Maintenance, visuelle Inspektion, die MLOps-Plattform navio, Audi und VERBUND auf der Referenzliste. Wir bauen vollständige Produkte mit KI darin. ML an der Produktionslinie, das sind sie. Das Produkt um das Modell herum, das sind wir. // 01 ## Entscheidungsbild EinschätzungDie praktische Trennung: Die Solutions-Seite führt mit Predictive Quality, Predictive Maintenance und Visual Inspection an Produktionslinien und listet zusätzlich Industrial Software und Generative AI. [2](#cmp-src-2) Unser Teil ist das Produkt um das Modell herum: Nutzer, Onboarding, Billing, Roadmap. Bei einem ernsthaften Industrieprodukt brauchst du unter Umständen beides, und wir bauen gern auf den Modellen eines Spezialisten auf. ### Wavect passt, wenn - Das Modell ist eine Komponente und das Produkt ist das Liefergut: Nutzer, Onboarding, Billing, Roadmap. - Du brauchst Produkturteil und einen Fractional CTO neben dem Build, kein Data-Science-Mandat. - Dein KI-Bedarf sind LLMs, RAG oder KI-Features in einer App, nicht Computer Vision an der Fertigungslinie. ### Die Alternative passt, wenn - Dein Problem ist Predictive Maintenance, Predictive Quality oder Visual Inspection an echten Produktionslinien. Alle drei stehen namentlich auf ihrer Solutions-Seite. [2](#cmp-src-2) - Du brauchst eine MLOps-Plattform, um Modelle zu deployen und zu überwachen. Genau so beschreiben sie navio. [4](#cmp-src-4) - Du willst einen Spezialisten mit Referenzarbeit bei großen Industrieunternehmen. Audi, VERBUND, ÖBB und voestalpine sind unter den Referenzkunden auf ihrer Website. [3](#cmp-src-3) ### Fragen vor der Entscheidung 1. Die Solutions-Seite listet Industrial Software und Generative AI neben der Machine-Learning-Arbeit, die Scope-Frage ist also eine echte. [2](#cmp-src-2) Frag, was davon das Engagement tatsächlich abdeckt und wer die Produktentscheidungen darüber trifft, was gebaut wird. 2. Frag, wer die trainierten Modelle und die Daten besitzt, wenn navio zum Deployen und Überwachen eingesetzt wird, und ob du diese Modelle auch ohne die Plattform betreiben kannst. Auf der von uns geprüften navio-Seite haben wir keine Aussagen zu Modelleigentum, Datenexport oder Betrieb außerhalb von navio gefunden. [4](#cmp-src-4) 3. Frag uns dieselben zwei Dinge und vergleiche die schriftlichen Antworten. 4. Nichts davon unterstellt, dass etwas zurückgehalten wird: Produktseiten sind Marketingflächen, keine Verträge, und der einzige verlässliche Ort für Scope, Eigentum und Exit ist der unterschriebene Vertrag, unserer eingeschlossen. ### Kommerzielles Risiko - Der sichtbare Preis ist nicht die ganzen Kosten; das Risiko steckt darin, wo die Scope-Grenze liegt und was passiert, wenn sie sich das erste Mal verschiebt. - Frag, wofür der Anbieter bezahlt wird: Stunden, Köpfe, laufende Beratung, Plattformnutzung oder gelieferte Ergebnisse. ### Hinweise zur Beleglage - Jede Aussage über craftworks auf dieser Seite ist unten mit der gelesenen Seite und dem Datum des Aufrufs belegt. - Dieser Vergleich nennt veröffentlichten Leistungsumfang und behauptet nichts über die Qualität ihrer Arbeit. // 02 ## Projektfit: nicht auf kleine Builds beschränkt Projektgröße und Mitarbeiterzahl des Anbieters sind zwei verschiedene Entscheidungen. Wavects Delivery-Einheit ist ein benannter Senior-Kern, doch das beschränkt die Arbeit nicht auf MVPs oder kurze Startup-Projekte. Größere Projekte teilen wir in Phasen mit eigenen Budgets und Abnahmekriterien. Wir bauen außerdem interne Systeme und Prozessautomatisierungen in den bestehenden Repositories, Tools und Abläufen des Kunden. Eine geprüfte Bench unterstützt Kontinuität und zum Scope passende Kapazität. Ein größerer Anbieter kann trotzdem die bessere Wahl sein, wenn mehrere Teams parallel, ein bestehender Rahmenvertrag oder Zertifizierungen erforderlich sind, die Wavect derzeit nicht besitzt. // 03 ## Wo der Unterschied wirklich liegt Sechs Dimensionen, an denen craftworks und Wavect wirklich auseinanderlaufen. | WAVECT | DIMENSION | ALTERNATIVE | | --- | --- | --- | | Komplette Produkte mit KI darin: App, Backend, Billing, Produkt-Call. | KERNSTÄRKE | Die Solutions-Seite führt mit Predictive Quality, Predictive Maintenance, Visual Inspection, Anomaly Detection und Data Engineering und listet zusätzlich Industrial Software und Generative AI. [2](#cmp-src-2) | | Gründer, Scale-ups, Enterprise-Piloten. | TYPISCHER KUNDE | Große Industrieunternehmen und Versorger. Audi, VERBUND, ÖBB und voestalpine sind unter den Referenzkunden auf ihrer Website. [3](#cmp-src-3) | | Individuelle Builds, du besitzt Stack und IP. | PRODUKT VS SERVICES | Services plus navio, das sie als ihre eigene MLOps-Plattform beschreiben. [4](#cmp-src-4) | | Nutzerseitige Produkte: Web, Mobile, KI, On-Chain. | WO DIE ARBEIT LEBT | Produktionslinien, Werke und Netze: Die Solutions-Seite beschreibt Modelle und Software für industrielle Abläufe. [2](#cmp-src-2) | | Wöchentliches Outcome-Honorar oder Festpreis-Werkvertrag. Keine Timesheets. | PREISMODELL | Projekt-Engagements. Auf den von uns geprüften Seiten haben wir keine veröffentlichten Preise gefunden. [2](#cmp-src-2) | | Wir pushen beim Scope zurück und stellen die Sollen-wir-das-bauen-Frage, Gründer zu Gründer. | SCOPE-HOHEIT | Frag, welche Teile des Produkts ihr Werkvertrag abdeckt, denn der veröffentlichte Umfang spannt sich von Modellen bis Industrial Software. [2](#cmp-src-2) | // 04 ## Der eigentliche Unterschied in der Praxis craftworks hat echte Machine-Learning-Tiefe. Die eigene Unternehmensseite nennt 2014 als Gründungsjahr, 40+ Personen und zwei Standorte in Wien. [1](#cmp-src-1) Das österreichische Firmenbuch führt die craftworks GmbH in Wien unter FN 424082a mit Status aktiv. [5](#cmp-src-5) Die Solutions-Seite veröffentlicht Predictive Quality, Predictive Maintenance, Visual Inspection, Anomaly Detection und Data Engineering. [2](#cmp-src-2) Außerdem shippen sie ein eigenes Produkt, navio, das sie als MLOps-Plattform zum Verwalten, Deployen und Überwachen von Machine-Learning-Modellen beschreiben, mit Edge-Deployment und MLflow-Integration. [4](#cmp-src-4) Audi, VERBUND, ÖBB, voestalpine, Wien Energie, Österreichische Post, B. Braun und Wienerberger sind unter den Referenzkunden auf ihrer Website. [3](#cmp-src-3) Wenn dein Problem eine Produktionslinie ist, die Predictive Maintenance oder Visual Inspection braucht, ist das ein Spezialist, der genau dafür gebaut ist. Eine Korrektur an der faulen Version dieses Vergleichs. Ihr veröffentlichter Leistungsumfang sind nicht nur Modelle: Dieselbe Solutions-Seite listet auch Industrial Software, beschrieben als individuelle Software für industrielle Abläufe, sowie Generative AI. [2](#cmp-src-2) Die ehrliche Trennung ist also nicht Fähigkeit, sondern Scope in deinem konkreten Engagement. Die Frage an sie und an uns ist eng: Deckt der Werkvertrag die nutzerseitige App, das Backend, das Billing und das Onboarding ab, oder endet er bei einem funktionierenden Modell, das in die Abläufe eingebunden ist, und wer trifft die Produktentscheidungen darüber, was überhaupt gebaut wird? Stell sie schriftlich, bevor du unterschreibst. Unsere Arbeit beginnt dort, wo das Modell aufhört, das Produkt zu sein. Wir bauen das Ganze drumherum: die nutzerseitige App, das Backend, das Billing, das Onboarding und die Produktentscheidungen darüber, was überhaupt live geht. KI ist eine Säule unserer Builds, neben Web, Mobile und On-Chain, und wir stehen gern auf solidem ML von einem Spezialisten. Wenn das Liefergut ein Modell in einer Fabrik ist, geh zu craftworks. Wenn das Liefergut ein Produkt ist, in das sich Menschen einloggen, sieh dir an, [wie wir KI in Produkte bauen](/de/services/artificial-intelligence/). // 05 ## Wann welche Variante die bessere Wahl ist // 01 ### Wann Wavect die bessere Wahl ist - Das Modell ist eine Komponente und das Produkt ist das Liefergut: Nutzer, Onboarding, Billing, Roadmap. - Du brauchst Produkturteil und einen Fractional CTO neben dem Build, kein Data-Science-Mandat. - Dein KI-Bedarf sind LLMs, RAG oder KI-Features in einer App, nicht Computer Vision an der Fertigungslinie. - Du willst ein Senior-Team über Web, Mobile, KI und Chain, statt Spezialisten zusammenzunähen. // 02 ### Wann craftworks die bessere Wahl ist - Dein Problem ist Predictive Maintenance, Predictive Quality oder Visual Inspection an echten Produktionslinien. Alle drei stehen namentlich auf ihrer Solutions-Seite. [2](#cmp-src-2) - Du brauchst eine MLOps-Plattform, um Modelle zu deployen und zu überwachen. Genau so beschreiben sie navio. [4](#cmp-src-4) - Du bist ein großes Industrieunternehmen und willst einen Spezialisten mit Referenzarbeit in dieser Größenordnung. Audi, VERBUND, ÖBB und voestalpine sind unter den Referenzkunden auf ihrer Website. [3](#cmp-src-3) - Der harte Teil deines Projekts ist das Modell selbst, nicht das Produkt darum herum. Die veröffentlichten Solutions sind genau um dieses Problem herum gebaut. [2](#cmp-src-2) Machine Learning an der Fertigungslinie: craftworks. Das Produkt um das Modell herum: wir. Bei einem ernsthaften Industrieprodukt brauchst du unter Umständen beides, und wir bauen gern auf den Modellen eines Spezialisten auf. // 06 ## Passende Wavect-Arbeit - [LEISTUNG KI-Engineering](/de/services/artificial-intelligence/) - [LEISTUNG MVP Entwicklung](/de/services/mvp-development/) - [FALLSTUDIE Twinsoft AI: Prototyp zu Enterprise-MVP in zwei Wochen](/de/case-studies/twinsoft-ai/) - [FALLSTUDIE PromptID: 0 bis Produktion in 6 Wochen, pilot- und investor-demo-ready](/de/case-studies/promptid/) - [GUIDE Wie wählt man eine Softwareagentur aus?](/de/software-development-guide/how-to-choose-a-software-agency/) // 07 ## Häufige Fragen ### Macht Wavect überhaupt Machine Learning? Wir bauen KI-Produkte: LLM-Integrationen, RAG-Pipelines, KI-Features in Web- und Mobile-Apps. Wir führen keine industriellen Data-Science-Mandate wie vision-basierte Fehlererkennung an einer Produktionslinie. Das ist Spezialistenterrain, und craftworks veröffentlicht Visual Inspection und Predictive Quality als Kern-Solutions. [2](#cmp-src-2) ### Könnten Wavect und craftworks am selben Projekt arbeiten? Ja, und die Teilung ist natürlich: Ein Spezialist baut und betreibt das Modell, wir bauen das Produkt, das Interface und die Business-Logik darum. Wir empfehlen dieses Setup ohne Probleme, wenn das ML wirklich hart ist. Anzumerken ist, dass ihre Solutions-Seite auch Industrial Software listet, die Grenze also besser explizit vereinbart als angenommen wird. [2](#cmp-src-2) ### Wer ist günstiger? Das können wir nicht ehrlich beantworten, weil die Einheiten unterschiedlich sind und nur eine Seite eine Zahl veröffentlicht. Auf den von uns geprüften Seiten haben wir bei ihnen keine veröffentlichten Preise gefunden. [2](#cmp-src-2) Unser Modell ist ein wöchentliches Outcome-Honorar ab 400 EUR pro Woche, 10.000 bis 30.000 EUR pro Monat für Full-Stack-Delivery, oder ein Festpreis-Werkvertrag. Scope ein Projekt in beide Richtungen und vergleiche die Angebote. ### Ist navio ein Grund, craftworks zu wählen? Wenn du eigene Modelle in Produktion deployen und überwachen musst, ist das ein echtes Argument: craftworks beschreibt navio als MLOps-Plattform für Modellverwaltung, Deployment, Monitoring und Edge-Deployment, mit MLflow-Integration. [4](#cmp-src-4) Frag, wie Modelle und Daten exportiert werden und ob sie außerhalb der Plattform laufen, denn auf der von uns geprüften navio-Seite haben wir dazu nichts gefunden. [4](#cmp-src-4) Wenn du nie selbst ein Modell trainieren wirst, ist es für deine Entscheidung kein Faktor. Quelle: [craftworks.ai](https://www.craftworks.ai) Zuletzt geprüft: 2026-08-04 von [Kevin Riedl](/de/team/kevin-riedl/) [wiki ↗](https://www.wikidata.org/wiki/Q139796365) ## Quellen für die Aussagen über craftworks Jede nummerierte Aussage oben verlinkt die Quelle, die wir geprüft haben, samt Prüfdatum. Eine Quelle zu verlinken ist keine Partnerschaft und keine Empfehlung. 1. [Unternehmensseite: Gründungsjahr, Personenzahl und Anzahl der Standorte](https://www.craftworks.ai/company/about-us/) craftworks. geprüft am 2026-08-04 2. [Solutions-Seite: der veröffentlichte Leistungsumfang, inklusive Predictive Quality, Predictive Maintenance, Visual Inspection, Anomaly Detection, Data Engineering, Industrial Software und Generative AI](https://www.craftworks.ai/solutions/) craftworks. geprüft am 2026-08-04 3. [Website: die auf der Startseite gezeigten Referenzkunden](https://www.craftworks.ai/) craftworks. geprüft am 2026-08-04 4. [navio-Produktseite: MLOps-Plattform für Modellverwaltung, Deployment und Monitoring, inklusive Edge-Deployment und MLflow-Integration](https://www.craftworks.ai/navio/) craftworks. geprüft am 2026-08-04 5. [Firmenbucheintrag FN 424082a: Firmenname, Sitz, Eintragungsdatum und Status](https://www.northdata.com/craftworks%20GmbH,%20Wien/424082a) North Data (Austrian Firmenbuch data). geprüft am 2026-08-04 Zu diesem Vergleich Das ist ein unabhängiger Vergleich von Wavect. Wir sind mit den hier genannten Unternehmen weder verbunden noch von ihnen beauftragt oder empfohlen, und alle Firmennamen, Marken und Warenzeichen Dritter gehören ihren jeweiligen Inhabern. Aussagen über andere Anbieter stammen aus öffentlich zugänglichen Quellen, vor allem aus deren eigenen veröffentlichten Seiten, mit Stand des auf dieser Seite genannten Prüfdatums, und können sich seither geändert haben. Bitte prüfe sie vor einer Entscheidung selbst. Jeder einzelne Vergleich listet die Quellen für seine Aussagen über den jeweils anderen Anbieter auf, jeweils mit dem Datum, an dem die Quelle geprüft wurde. Gezeigte Käuferszenarien sind rein illustrative Beispiele, keine Zitate oder Schilderungen echter Kundinnen und Kunden. Dieser Vergleich wurde nach bestem Wissen und Gewissen erstellt, mit dem Ziel, möglichst objektiv zu bleiben. Wenn dir etwas falsch oder unfair erscheint, melde dich und wir korrigieren es. [office@wavect.io](mailto:office@wavect.io) ## Noch am Abwägen? Sag uns, was du baust. 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