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Automatische Erkennung und Klassifizierung von Fehlern

Implementierung eines automatischen Klassifizierungssystems mittels sogenannter gefalteter neuronaler Netze für Defekte in Stahlblechen, die während des Produktionsprozesses entstehen.

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Predictive Maintenance in der Produktionskette

Mit Hilfe von prädiktiven Algorithmen sind wir in der Lage, das übliche Verhalten einer Maschine zu erkennen und Alarme zu erzeugen, sobald Anomalien erkannt werden. Dies ermöglicht uns, eine gezielte proaktive Wartung, entsprechend der Überwachung der Maschinen, durchzuführen und mehr Wissen und Transparenz über den Zustand der Anlagen zu haben.

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Bedarfsvorhersage

Mit univarianten oder multivarianten Methoden können wir Zeitreihen von Verbrauch, Produktion oder Ausgaben vorhersagen. Diese werden in sogenannte ETL-Prozesse zur Datenverarbeitung integriert und die Algorithmen, die die besten Ergebnisse liefern, ausgewählt, um stets die besten Vorhersagen für den Absatz und damit für die Bedarfe bis auf Komponentenebene zu liefern.

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Digitalisierung der Zollabfertigung und der Schiff-Nominierung mit Blockchain

Durch eine Entwicklung, die auf Cloud, Blockchain und künstlicher Intelligenz basiert, digitalisieren wir die Prozesse der Zollabfertigung und der Schiffsnominierung: So wird eine Rückverfolgbarkeit und Automatisierung der Abläufe in Prozessen erreicht, in denen zusätzlich eine Validierung und Zertifizierung mit gesetzlicher Grundlage notwendig ist.

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Planer für Straßentransport

Der Einsatz unserer prädiktiven Technologien und operativer Planer liefert ein digitales Transportmanagement-Tool, das die Mitarbeiter der Transportabteilung unterstützt und sie von sich wiederholenden Aufgaben befreit, so dass sie sich aufs "Feintuning" und Aufgaben mit dem höherem Mehrwert konzentrieren können.

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Sentiment-Analyse in sozialen Netzwerken

Die Sentimentanalyse ist ein automatisiertes Verfahren zur Analyse von Texten und zur Interpretation und Extraktion subjektiver Informationen. Durch maschinelles Lernen und den Einsatz von Textanalysen können Algorithmen Texte als positiv, negativ und neutral klassifizieren oder die darin vorhandenen Emotionen extrahieren. Es hilft einem Unternehmen, die soziale Stimmung für seine Marke, sein Produkt oder seine Dienstleistung zu verstehen.

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Attributionsmodell für Marketing-Kampagnen

Attributionsmodelle bieten die Möglichkeit, Kanäle, die ein (potentieller) Kunde vor dem Kauf durchlaufen hat, zu analysieren und damit die wichtigsten Kriterien auf dem Weg zur Kaufentscheidung zu identifizieren.

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Marketingstrategie-Empfehlung

Die Verwendung maschinellem Lernen für die Segmentierung ermöglicht es uns, verschiedenen Kundentypen eines Unternehmens zu unterscheiden. Das erleichtert die Entwicklung von Handels- und Marketingkampagnen, die stärker auf die spezifischen Bedürfnisse oder Interessen der Kunden ausgerichtet sind.

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Lead-Scoring im Vertriebsprozess

Beim Lead-Scoring wird jedem Lead, der für ein bestimmtes Unternehmen generiert wird, eine numerische Punktzahl zugewiesen. Dieser Prozess hilft dem Vertriebs- und Marketingteam, Leads zu priorisieren, angemessen zu reagieren und die Abschlussrate zu erhöhen.

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Soziale Netzwerk-Analyse

Die Analyse sozialer Netzwerke umfasst die Untersuchung des Verhaltens von Konsumenten und ihrer Interaktionen, sowohl mit anderen Benutzern als auch mit verschiedenen Diensten. Soziale Netzwerke sind wertvolle Plattformen für den Aufbau von Markenbeziehungen zu Konsumenten.

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