Detaillierte Funktionen, Besonderheiten und Empfehlungen

🟦 Funktionen – Was kann LANA Process Mining?

Prozessanalyse & Discovery

Automatisierte Prozessentdeckung – Unsupervised Machine Learning erkennt Prozesspfade ohne manuelles Mapping.

Varianten-Clustering – ML-gestützte Gruppierung ähnlicher Prozessinstanzen für schnelle Übersicht.

Anomalie-Detection – Automatisches Aufspüren ungewöhnlicher Prozesspfade und KPI-Ausreißer.

Digitaler Prozesszwilling – End-to-End-Datenmodell aller Prozessaktivitäten in Echtzeit.

KI-gestützte Optimierung

Root-Cause-Analyse – Patentierte Engine korreliert KPI-Abweichungen mit Prozessparametern automatisch.

Predictive Analytics – Vorhersage von Durchlaufzeiten, Engpässen und Prozessrisiken auf Basis historischer Daten.

Recommender-System – KI-basierte Handlungsempfehlungen und Automationspotenziale identifizieren.

Smart Alerting – KI-gesteuerte Echtzeitbenachrichtigungen bei KPI-Überschreitungen.

Flexibilität & Integration

No-Code-KI-Modul-Builder – Fachanwender erstellen und trainieren ML-Modelle ohne Programmierung.

Python/R-Integration – Anbindung externer ML-Bibliotheken für Custom-Scripts.

Out-of-the-Box-Connectoren – Direkte Integration mit SAP, Oracle, Salesforce, MS Dynamics.

REST-APIs & Webhooks – Flexible Anbindung beliebiger Drittsysteme und RPA-Plattformen.

Governance & Risiko

Integrierte Compliance-Checks – Automatische Prüfung auf Regeltreue (SOX, GDPR, GxP).

What-If-Simulationen – Szenariobasierte Prognosen für neue Prozessregeln.

Live-KPI-Dashboards – Echtzeit-Prozessauditoren und -kontrollen für Fachbereich.

🟨 Besonderheiten – Was macht LANA Process Mining einzigartig?

Patentierte Prozessursachen-Engine

Die automatisierte Root-Cause-Analyse eliminiert manuelle, zeitaufwendige Fehlersuche und reduziert Analysezeiten um etwa 30 Prozent. Während Konkurrenzprodukte primär Symptome wie hohe Durchlaufzeiten oder Kostenabweichungen anzeigen, liefert LANA die tatsächlichen Ursachen – etwa fehlende Kreditlimits, Verzögerungen bei Bestellbestätigungen oder unvollständige Stammdaten. Die Engine korreliert automatisch Prozessparameter mit KPI-Abweichungen und priorisiert Handlungsfelder nach Impact.

Allerdings erfordert diese Funktionalität saubere Event-Logs mit konsistenten Zeitstempeln und Aktivitätsbezeichnungen. Bei fragmentierten Datenquellen oder inkonsistenten Datenformaten sinkt die Erkennungsgenauigkeit deutlich.

Hybride Bereitstellung für maximale Datensouveränität

LANA bietet ein einzigartiges Deployment-Modell, bei dem sensible Prozessdaten On-Premise bleiben, während KI-Module optional in der Cloud betrieben werden. Diese Architektur ist ideal für hochregulierte Branchen wie Pharma, Healthcare, Banken oder öffentliche Institutionen, wo Datenhoheit nicht verhandelbar ist. Das Modell erfüllt sowohl ISO 27001 als auch DSGVO-Anforderungen und ermöglicht Unternehmen volle Kontrolle über ihre Compliance-Strategie.

Die Kehrseite: Hybride Architekturen erhöhen die Betriebskomplexität und Total Cost of Ownership im Vergleich zu reinen Cloud-Lösungen. Interne IT-Ressourcen müssen für Installation, Wartung und Updates bereitgestellt werden.

No-Code-KI-Modul-Builder für Business-Anwender

Business-Analysten ohne Data-Science-Kenntnisse können eigene Machine-Learning-Modelle erstellen und trainieren. Der ROI liegt laut Herstellerangaben bei 6 bis 12 Monaten, verglichen mit klassischen BI-Projekten, die 18 bis 24 Monate benötigen. Prozess-Owner können beispielsweise vorhersagen, welche Aufträge zu Lieferverzögerungen führen, ohne Python-Code schreiben zu müssen. Dies demokratisiert den Zugang zu KI und reduziert Abhängigkeiten von Data-Science-Teams.

Die Nutzung setzt jedoch ein Grundverständnis von Datenstrukturen und ML-Konzepten voraus. Die Qualität der Modelle hängt maßgeblich von der Datenaufbereitung ab – Garbage-in, Garbage-out gilt weiterhin.

Integrierte Datenschutz- und Anonymisierungsfunktionen

LANA bietet integrierte Pseudo- und Anonymisierungsfunktionen, die sensible Daten wie Kundennamen oder IBANs vor der KI-Analyse automatisch maskieren. Dies reduziert Datenschutzrisiken erheblich und vereinfacht Compliance-Audits. Prozessoptimierung wird möglich, ohne personenbezogene Daten preiszugeben.

Einschränkung: Anonymisierung kann die Analyseergebnisse einschränken. Kundenspezifisches Verhalten lässt sich nicht mehr benchmarken, wenn alle Kunden anonymisiert sind.

🟩 Empfehlung – Für wen eignet sich LANA Process Mining besonders?

Head of Process Excellence und Lean-Manager profitieren besonders von LANA. Die Plattform liefert datengestützte Prozessanalysen, identifiziert Automationspotenziale und erstellt ROI-Prognosen. Statt wochenlang Prozesse manuell zu dokumentieren, erhalten Teams nach 2 bis 3 Tagen lauffähige Prozessmodelle mit konkreten Optimierungsvorschlägen. Die patentierte Root-Cause-Engine zeigt präzise, welche Prozessparameter die größten Auswirkungen haben.

RPA- und Automation-Center-Leiter erhalten durch Process Mining die notwendigen Daten für Bot-Trigger und -Monitoring. LANA integriert sich tief mit Plattformen wie UiPath, Blue Prism und Automation Anywhere. Die Software identifiziert automatisch manuelle, repetitive Prozessschritte und priorisiert Automationspotenziale nach wirtschaftlichem Impact. Dies beschleunigt den Aufbau von Bot-Backlogs und erhöht den RPA-ROI.

CIOs und CTOs in regulierten Branchen wie Pharma, Healthcare oder Finanzdienstleistungen schätzen das hybride Deployment-Modell. Die Kombination aus ISO 27001-Zertifizierung, DSGVO-Konformität und On-Premise-Option reduziert IT- und Regulatory-Risiken erheblich. Sensible Prozessdaten bleiben im eigenen Rechenzentrum, während KI-Module optional in der Cloud betrieben werden.

Daten-Analysten und BI-Teams gewinnen durch den No-Code-KI-Modul-Builder neue Autonomie. Sie können eigene Predictive-Analytics-Modelle erstellen, ohne auf Data Scientists warten zu müssen. Die Python- und R-Integration ermöglicht bei Bedarf auch komplexere Custom-Modelle für branchenspezifische Anforderungen.

Kritische Auswahlkriterien

Datenschutz und Deployment-Modell: Wenn On-Premise oder hybride Architekturen aufgrund regulatorischer Anforderungen zwingend sind, ist LANA erste Wahl. Bei reinen Cloud-Anforderungen sollten auch Celonis oder UiPath Process Mining betrachtet werden, da diese ein größeres Cloud-Ökosystem bieten.

Prozessvolumen und Event-Mengen: LANA ist nachgewiesen skalierbar bei über 50 Millionen Events pro Monat. Bei kleineren Datenvolumen unter 5 Millionen Events besteht Overhead-Risiko – hier könnten Celonis oder Open-Source-Tools wirtschaftlicher sein.

RPA-Integrations-Tiefe: Wenn das Hauptziel die Bot-Automatisierung auf Basis von Process-Mining-Erkenntnissen ist, bietet LANA mit seinen RPA-Konnektoren klare Vorteile. Für primäre ERP-Optimierung könnte Software AG ARIS Process Mining durch bessere BPM-Integration überzeugen.

KI-Selbstständigkeit und Fachanwender-Enablement: Wenn Business-Teams eigene KI-Modelle ohne Programmierung erstellen sollen, punktet LANA mit dem No-Code-Builder. Wer hingegen vorgefertigte Industry-Templates bevorzugt, findet bei Celonis einen größeren Katalog branchenspezifischer Use Cases.

Details zur KI-Plattform

LANA Process Mining ist eine KI-gestützte Prozessanalyse-Plattform, die automatisch Prozessmodelle aus Event-Logs lernt und durch Machine Learning Optimierungspotenziale aufdeckt. Im Gegensatz zu klassischer Business Intelligence, die primär Kennzahlen visualisiert, entdeckt und erklärt LANA Prozessvarianten und deren Ursachen vollautomatisch.

Der praktische Nutzen zeigt sich in der Zeitersparnis: Statt wochenlang Prozesspfade manuell zu modellieren, erhalten Fachbereiche nach 2 bis 3 Tagen ein lauffähiges Prozessmodell mit konkreten Optimierungsvorschlägen. Die Plattform analysiert Event-Logs aus ERP-Systemen, CRM-Software oder anderen Geschäftsanwendungen und visualisiert den tatsächlichen Prozessablauf – nicht den theoretischen.

Konkrete Problemlösungen im Arbeitsalltag

LANA adressiert typische Prozess-Schmerzpunkte, mit denen IT-Verantwortliche und Prozessmanager täglich konfrontiert sind. Wenn beispielsweise Order-to-Cash-Prozesse bei manchen Kunden 45 Tage, bei anderen nur 5 Tage dauern, findet die Root-Cause-Engine automatisch die drei kritischen Parameter – etwa fehlende Kreditlimits, PO-Verzögerungen oder Genehmigungsschleifen. Die Priorisierung erfolgt nach Impact auf Durchlaufzeit und Kosten.

Bei Verdachtsmomenten auf Betrug oder Compliance-Verstöße identifiziert die Anomalie-Detection automatisch Muster, die vom normalen Prozessverhalten abweichen. Im Payment-Prozess können so Fraud-Signale frühzeitig erkannt werden. Das Recommender-System analysiert zudem, wie viele manuelle Interventionen vermeidbar sind, und priorisiert die Top-5-Automationspotenziale mit ROI-Schätzung.

Der Zeitrahmen bis zu sichtbaren Resultaten beträgt in der Proof-of-Value-Phase 4 bis 6 Wochen bei sauberen Daten. Ein Pilot-Rollout, bei dem ein Prozess live gemessen und gesteuert wird, dauert 3 bis 6 Monate. Ein unternehmensweiter Rollout über mehrere Prozesse inklusive Change Management erstreckt sich typischerweise über 9 bis 18 Monate.

Wissenswertes zum Anbieter

Hinter LANA steht die DER PROZESSMANAGER GmbH, 2014 gegründet mit Standorten in München, Berlin und Zürich. Das Unternehmen beschäftigt etwa 80 Mitarbeiter und zählt über 150 Kunden, überwiegend im deutschsprachigen Raum vom Mittelstand bis zu DAX-Konzernen. Die Finanzierung erfolgt privat, das Unternehmen arbeitet profitabel und investiert kontinuierlich in KI-Features.

Die Branchenschwerpunkte liegen in Fertigungsindustrie, Energie, Finanzdienstleistungen, Healthcare und öffentlicher Verwaltung. In diesen Sektoren hat LANA besonders viele Referenzprojekte und branchenspezifische Erfahrung gesammelt.

Positionierung im Wettbewerbsumfeld

Im Vergleich zum Marktführer Celonis bietet LANA ein hybrides Deployment-Modell mit On-Premise-Option, eine spezialisierte Root-Cause-Engine und No-Code-KI-Module. Celonis punktet hingegen mit größerer Community und breiterem Use-Case-Portfolio. Gegenüber UiPath Process Mining, das stark auf Hyperautomation fokussiert ist, optimiert LANA Prozesse eigenständig, während UiPath primär für RPA-Bot-Optimierung konzipiert wurde.

Software AG ARIS integriert stärker ins klassische Geschäftsprozessmanagement, während LANA autonomer arbeitet. Die USP-Kombination aus hybridem Deployment, patentierter Root-Cause-Analyse und No-Code-KI ist im europäischen Markt einzigartig.

Support und Kundenbeziehung

LANA bietet Service Level Agreements ab 4 Stunden Reaktionszeit im Premium-Support. Die LANA Academy stellt Online-Kurse und Workshops für Administratoren und Power User bereit, typischerweise als 2-Tages-Standard-Schulung. Das Unternehmen pflegt eine offene Roadmap, organisiert regelmäßige User Groups und kooperiert mit der TU München im Forschungsbereich.

Die Produktentwicklung erfolgt kontinuierlich mit 2 bis 4 Major Releases pro Jahr. Als etabliertes Unternehmen zeigt LANA keine Insolvenz-Signale, und die stabile Entwicklungsinvestition spricht für langfristige Planungssicherheit.

Technische Details & Integration

Die Architektur von LANA basiert auf Java-Microservices, die in Docker-Containern laufen und Kubernetes-fähig sind. Ein In-Memory-Datenlayer ermöglicht Echtzeit-Analysen selbst bei über 100 Millionen Events pro Monat. Die Plattform ist sowohl als Multi-Tenant-Cloud-Architektur auf AWS und Azure als auch On-Premise horizontal skalierbar verfügbar.

Performance-Benchmarks zeigen stabile Verarbeitung bei über 100 Millionen Events pro Tag. Typische Proof-of-Value-Datenmengen zwischen 1 und 10 Millionen Events stellen kein Problem dar. Die Skalierbarkeit ist für Enterprise-Anforderungen ausreichend dimensioniert.

Konnektivität und Datenquellen

LANA bietet Standard-Connectoren für SAP ECC/S4, Oracle EBS, Salesforce, MS Dynamics und Workday. Universelle Integrationen erfolgen über REST-APIs, Apache Kafka für Echtzeit-Streams sowie XML/XES als Standard-Process-Mining-Format. Auch universelle ETL-Prozesse über CSV und SQL sind möglich. Mit über 50 SAP-Projekten zeigt LANA hohe Reife in der SAP-Integration.

Die Plattform unterstützt PostgreSQL als primäre Datenbank sowie SQL Server und Oracle. Sicherheitsfeatures umfassen AES-256-Verschlüsselung at-rest und in-transit, API-Keys und OAuth sowie ein feingranulares Rollensystem für Zugriffsberechtigungen.

KI-Integration und Erweiterbarkeit

Ein interner KI-Orchestrator steuert zentral Anomalie-Detection, Root-Cause-Analyse, Forecasting und Clustering. Für Custom-ML-Modelle können Python und R über Jupyter oder RStudio integriert werden, etwa für branchenspezifische Prognosen. Der No-Code-Module-Builder ermöglicht Fachanwendern, Trigger für Smart Alerting ohne Programmierung zu erstellen – beispielsweise "Falls Durchlaufzeit über 7 Tage und Status gleich Pending: Alert senden".

Webhook-Support erlaubt direkte Aktionen zu RPA-Bots oder BI-Tools via REST-Callback. Dies ermöglicht vollautomatisierte Prozessketten von der Erkennung bis zur automatisierten Korrektur.

Kosten & Preismodell

Das Lizenzmodell von LANA ist modulbasiert und nach Datenvolumen gestaffelt. Module umfassen Discovery, Continuous Monitoring und Simulation. Konkrete Preise sind nicht öffentlich verfügbar, da sie stark kundenspezifisch sind.

Zur Orientierung: Mittelständische Szenarien mit 5 bis 10 Millionen Events pro Monat und 2 bis 3 Prozessen liegen bei etwa 20.000 bis 50.000 Euro jährlich. Enterprise-Szenarien mit über 50 Millionen Events monatlich und mehr als 5 Prozessen bewegen sich zwischen 100.000 und über 300.000 Euro pro Jahr. Sowohl Kauflizenzen als auch Subscription-Modelle sind verfügbar.

Total Cost of Ownership über 3 bis 5 Jahre

Bei der TCO-Berechnung müssen mehrere Kostenblöcke berücksichtigt werden. Die Lizenz im ersten Jahr liegt typisch bei 30.000 bis 100.000 Euro, abhängig von Modulen und Datenvolumen. Implementation und Beratung für Proof-of-Value und Pilot-Rollout schlagen mit 20.000 bis 50.000 Euro zu Buche.

Cloud- oder On-Premise-Infrastruktur kostet 5.000 bis 20.000 Euro jährlich, wobei Cloud flexibler, On-Premise jedoch mit höherem initialen CAPEX verbunden ist. Jährliche Support-Kosten betragen etwa 20 Prozent der Lizenzgebühr, also 6.000 bis 20.000 Euro. Schulung und Training kosten initial 10.000 bis 30.000 Euro für Administratoren und Power User.

Oft unterschätzt werden interne Ressourcen: 1 bis 2 Vollzeitkräfte entsprechen 60.000 bis 120.000 Euro jährlich an Personalkosten. Die 5-Jahres-TCO liegt brutto zwischen 300.000 und 800.000 Euro, stark variabel je nach Scope und Unternehmensgröße.

Return on Investment und Amortisation

Laut Herstellerangaben amortisiert sich LANA innerhalb von 6 bis 12 Monaten bei erfolgreicher Umsetzung der identifizierten Optimierungen. Typische Einsparungen liegen bei 5 bis 15 Prozent Prozesskostenreduktion durch Effizienzgewinne, schnellere Order-Processing-Zeiten und reduzierte Compliance-Ausfälle.

Diese Zahlen sind realistisch, wenn drei Voraussetzungen erfüllt sind: Identifizierte Optimierungen werden tatsächlich umgesetzt (Change Management entscheidend), Datenqualität ist gut (sonst Verzögerung), und das Leadership kommuniziert Quick Wins aktiv (Momentum halten). ROI-Versprechen sind häufig zu optimistisch – die tatsächliche Verlässlichkeit hängt stark von Datenqualität und Umsetzungsdisziplin ab.

Migration & Umstieg

Der typische Implementierungspfad beginnt mit einem QuickCheck über 1 bis 2 Wochen für Kick-Off, Prüfung der Datenverfügbarkeit und Scope-Definition. In der Phase Data Mapping (2 bis 4 Wochen) werden Event-Logs extrahiert, ETL-Regeln geschrieben und die Datenqualität geprüft.

Der Proof of Value dauert 4 bis 6 Wochen, in denen das erste Prozessmodell live geht und erste Anomalien sowie Root Causes erkannt werden. Rollout und Training erstrecken sich über 3 bis 6 Monate mit Pilot in Produktion, Benutzer-Trainings und Go-Live. Die kontinuierliche Optimierungsphase umfasst Monitoring, Verfeinerung der KI-Modelle und Entwicklung neuer Use Cases.

Ressourcen und Stolpersteine

Intern werden 1 bis 2 dedizierte Vollzeitkräfte benötigt – typischerweise ein Prozess-Owner und ein IT-Fachmann. Häufige Stolpersteine sind unsaubere oder fragmentierte Event-Logs, was massive Verzögerungen von 2 bis 3 zusätzlichen Wochen verursachen kann.

Mangelnde Akzeptanz im Fachbereich führt dazu, dass Ergebnisse nicht genutzt werden und der ROI ausbleibt. Scope Creep – zu viele Prozesse auf einmal – lässt Projekte aus dem Ruder laufen. Erfolgsfaktoren sind klares Executive Sponsoring, realistischer Scope mit Start bei 1 bis 2 Kernprozessen, frühe Quick-Wins zur Kommunikation und aktives Change Management mit Schulungen und Workshops.

Migration aus bestehenden Systemen

LANA ergänzt bestehende BI-Systeme, ersetzt sie nicht. Beide können parallel betrieben werden. Bei einem Wechsel von Celonis oder anderen Process-Mining-Tools lassen sich Prozessmodelle und Event-Logs im XES-Format exportieren. Custom-KI-Module müssen jedoch neu aufgebaut werden.

Migrationen zwischen On-Premise und Cloud sind durch das hybride LANA-Modell flexibel – beide können koexistieren. Die Datenmigration über APIs und ETL dauert wenige Wochen. Der Aufwand für einen Anbieterwechsel beträgt typisch 2 bis 4 Wochen Retraining; bei sauberer Datenvorbereitung besteht kein großes Risiko.

Vorteile und Herausforderungen

Die automatisierte Ursachenanalyse reduziert den Zeitaufwand für Root-Cause-Analysen von 5 Tagen auf 1 Tag – laut Kundenangaben eine 30-prozentige Beschleunigung der Problemerkennung. Anomalie-Früherkennung identifiziert Betrugsfälle oder Prozessausfälle 2 bis 3 Tage früher, wie Case Studies aus dem Finanzdienstleistungssektor zeigen.

Automatisierungspotenziale werden sichtbar gemacht, sodass Bot-Backlogs schneller gefüllt und der RPA-ROI erhöht wird. Dies zeigen über 50 Projekte in der Fertigungsindustrie. Das hybride Deployment-Modell eliminiert Cloud-Bedenken bei datenschutzsensiblen Kunden durch die Kombination aus DSGVO, ISO 27001 und On-Premise-Option.

Das Fachanwender-Enablement durch den No-Code-Module-Builder ermöglicht Prozess-Ownern, selbst KI-Modelle zu bauen, wodurch der IT-Bottleneck entfällt und die Abhängigkeit von Data Scientists reduziert wird.

Ehrliche Herausforderungen und Limitierungen

Datenqualität ist kritisch: 2 bis 4 Wochen ETL und Datenbereinigung sollten eingeplant werden. Datengovernance muss frühzeitig geklärt sein. Das Lizenz- und Preismodell ist undurchsichtig – eine frühe RFP oder Demo mit konkretem Datenvolumen ist notwendig.

Die Community ist kleiner als bei Celonis, wobei engere Partnerschaften teilweise Vorteile bieten. Standard-KI-Use Cases sind für Nischenbranchen wie Logistik-Edge-Cases begrenzter, was mehr Customizing erfordert. On-Premise-Betrieb bedeutet höheren internen IT-Ressourcenbedarf; Cloud reduziert dies, aber nicht vollständig.

Change Resistance ist eine große Herausforderung und erfordert einen dedizierten Change Manager sowie frühes Stakeholder-Alignment. Die ROI-Realisierung scheitert häufig daran, dass Erkenntnisse nicht in tatsächliche Prozessänderungen umgesetzt werden.

Wann LANA nicht die richtige Wahl ist

Für Kleinbetriebe mit unter 50 Mitarbeitern ist der Overhead zu hoch und der ROI unrealistisch. Prozesse mit Minimalvolumen unter 100.000 Events pro Monat bieten zu wenig Lernmuster, wodurch der KI-Value gering ausfällt. Rein manuelle Prozesse ohne IT-Logs machen Process Mining nutzlos.

Wenn ausschließlich Dokumenten-Mining gefragt ist, etwa für PDF-Verträge, ist LANA ungeeignet, da die Plattform auf strukturierte Event-Logs fokussiert. Bei Konzernen mit externem Cloud-Zwang ohne Hybrid-Option sind Celonis oder UiPath Process Mining besser geeignet.

FAQ – Häufig gestellte Fragen

Kann LANA mit unsauberen SAP-Daten umgehen? Ja, aber mit Aufwand. LANA bietet SAP-Connectoren und Filter, jedoch sollten 2 bis 4 Wochen für ETL und Datenbereinigung eingeplant werden. Eine gute Datengovernance spart hier erheblich Zeit.

Ist LANA DSGVO-konform? Ja, die Plattform ist ISO 27001-zertifiziert, DSGVO-konform und bietet integrierte Anonymisierungsfunktionen. Die On-Premise-Option ermöglicht maximale Datenkontrolle. Die Verantwortung für korrekte Nutzung liegt beim Kunden.

Lässt sich LANA mit RPA-Bots verbinden? Ja, über REST-APIs und Webhooks zu UiPath, Automation Anywhere und Blue Prism. LANA liefert Bot-Trigger-Listen; die Bot-Orchestrierung erfolgt in der RPA-Plattform.

Wie lange dauert ein Proof of Value? Bei sauberen Daten 4 bis 6 Wochen. Bei Datenchaos sind 8 bis 12 Wochen realistisch.

Kann ich eigene ML-Modelle ohne Programmierung erstellen? Ja, der No-Code-KI-Modul-Builder ermöglicht dies. Ein Grundverständnis von Daten, Features und Trainingsdaten ist jedoch notwendig – es ist kein reiner "Wizard & Click"-Ansatz.

Was kostet LANA pro Jahr? Die Spanne liegt zwischen 20.000 und 300.000 Euro jährlich, abhängig von Datenvolumen und Modulen. Genaue Zahlen gibt es nur nach individueller Anfrage.

Ist ein Wechsel von Celonis zu LANA möglich? Ja, Event-Logs lassen sich im XES-Format exportieren. Custom-KI-Module müssen neu gebaut werden. Der Umstieg dauert typisch 2 bis 4 Wochen.

Ist LANA zukunftssicher? Ja, durch aktive Produktentwicklung mit 2 bis 4 Major Releases pro Jahr, Forschungskooperation mit der TU München, öffentliche Roadmap und Fokus auf KI-Trends wie Explainable AI und Automatisierung.

Kann LANA On-Premise betrieben werden? Ja, das ist ein Kernvorteil. Auch hybride Modelle mit lokalen Daten und Cloud-KI sind möglich. Dies erhöht jedoch die interne IT-Verantwortung und TCO.

Welche Branchen nutzen LANA am häufigsten? Fertigung, Energie, Finanzdienstleistungen, Healthcare und öffentliche Verwaltung. Weniger verbreitet ist LANA in Retail und E-Commerce, wo häufig größere Player bevorzugt werden.