Obsyd überwacht ERP-/TMS-Anbindungen, Multi-Standort-Systeme und VMs rund um die Uhr und behebt Ausfälle automatisch — damit der Betrieb nicht an einer übersehenen Störung hängt.
In Logistik und Industrie hängt der laufende Betrieb an gewachsenen, eng verzahnten Systemen: ERP, Transport-Management, Edge-Systeme an mehreren Standorten. Fällt eine Schnittstelle oder eine VM aus, merkt es oft niemand sofort — bis Aufträge oder Sendungen hängen.
Obsyd ist der Watcher über dem gesamten Stack: erkennt ausgefallene Integrationen, heruntergefahrene Maschinen oder fehlerhafte Deployments, behebt Routine-Fälle automatisch und meldet den Rest mit konkretem Fix statt mit vagem Alarm.
Obsyd legt sich als autonomer Watcher über deinen bestehenden Stack. Du behältst deine Tools — Obsyd beobachtet, behebt und dokumentiert über alle Ebenen hinweg.
Kernsysteme für Aufträge, Bestände und Transporte.
Zentrale Cloud plus Systeme an jedem Standort.
Reproduzierbarer Rollout über alle Werke hinweg.
Überwacht Schnittstellen, VMs und Deployments.
Echte Incident-Muster aus der Praxis — automatisch erkannt, behoben und als Root-Cause-Report dokumentiert.
Eine VM wird versehentlich heruntergefahren. Obsyd erkennt, dass sie laufen sollte, startet sie neu — der Standort ist wieder online, bevor es eskaliert.
Die Anbindung zwischen ERP und Anwendung fällt aus, ohne Fehlermeldung. Obsyd bemerkt den ausbleibenden Datenfluss und behebt die Ursache.
Du pusht, die Pipeline ist grün, aber das Deployment läuft nicht durch. Obsyd fängt den 500er ab, statt dass er bis zum nächsten Morgen unbemerkt bleibt.
Für Logistik-Dienstleister und Industrie-Mittelstand mit mehreren Standorten und gewachsenen ERP-/TMS-Landschaften.
Ein Blick in die Obsyd-Oberfläche für diese Branche — mit Live-Audit-Log der KI-Aktionen. Klick auf „Incident simulieren“ und sieh zu, wie ein typischer Vorfall automatisch erkannt, behoben und dokumentiert wird.
Fokus: Durchsatz, Lieferketten-Jobs & Betriebskosten · 5 Dienste überwacht
Auftrags-Job blieb in order-ingest stecken (Partner-API-Timeout). Idempotent neu eingereiht.
kafka-stream-Lag stieg auf 240k Nachrichten. Consumer-Gruppe auto-skaliert, Lag in 4 min abgebaut.
Lieferavis (DESADV) eines Partners scheiterte. Mit Backoff erneut zugestellt, Bestätigung erhalten.
Sendungsvolumen +40 % zur Mittagsspitze. tracking-api um 4 Instanzen erweitert.
62 Nachrichten in der DLQ erkannt. Nach Fix der Ursache automatisch erneut verarbeitet.
Speicherdruck im Optimierer erkannt. Rolling-Restart, Routenberechnung wieder < 600 ms.
| Dienst | Umgebung | Uptime (30 T) | p95-Latenz | Status |
|---|---|---|---|---|
| order-ingest | prod | 99,97 % | 92 ms | betriebsbereit |
| edi-gateway | prod | 99,90 % | 310 ms | erholt sich |
| tracking-api | prod | 99,98 % | 120 ms | betriebsbereit |
| route-optimizer | prod | 99,85 % | 640 ms | eingeschränkt |
| kafka-stream | prod | 99,96 % | — | betriebsbereit |
Demo-Oberfläche mit Beispieldaten — Branche oben links umschaltbar, „Incident simulieren" spielt einen echten Vorfall durch. Jede KI-Aktion landet revisionssicher im Audit-Log.
Ein sauberer DevOps-Stack auf Azure — einmal aufgebaut, seitdem autonom von KI-Ops betrieben, ganz ohne eigene DevOps-Stelle.
Case ansehenEine Tierschutzorganisation komplett nach Azure migriert — der Betrieb läuft seitdem autonom mit KI-Ops, ganz ohne eigene IT-Abteilung.
Case ansehenEine Web-Agentur von manuellen FTP-Deploys auf Git und automatisierte Pipelines gehoben — KI-Ops wacht seitdem über Uptime, Fehler und kritische Versionen.
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