Bildklassifikation am End-Of-Line-Check: Fendt setzt auf KI-gestützte Qualitätsprüfung. Automatisierte Objekterkennung steigert Effizienz, gewährleistet fehlerfreie Traktorkonfiguration und schützt gleichzeitig die Privatsphäre der Mitarbeitenden.
Anomalieerkennung in der Inbetriebnahme: MULTIVAC nutzt KI, um Sensordaten automatisiert zu analysieren. Ergebnis: reduzierte manuelle Prüfaufwände, präzisere Fehlererkennung und Basis für optimierte Produktionsprozesse.
QTRADO zählt zu den größten Pressegroßhändlern Deutschlands. Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz können komplexe Zusammenhänge und große historische Datenmengen berücksichtigt werden, um individuelle und präzise Entscheidungen zur Struktur der Titelauswahl und Liefermengen zu treffen.
Gemeinsam mit dem ibp der Hochschule Hof und Rehau wurde für die Audi AG ein KI-Modell entwickelt, das Handlungsempfehlungen für die Verarbeitung von Kunststoff-Rezyklaten mit schwankenden Materialqualitäten vorgeben soll, mit dem Ziel Bauteile mit konstanten Eigenschaften zu erhalten.
Automatisierte Entscheidungen in der Auftragskommissionierung: Soennecken eG nutzt Machine Learning zur Optimierung von Bestellprozessen. Ergebnis: reduzierte Fehler, entlastete Mitarbeitende und effizientes Bestellwesen für Kosteneinsparungen.
Unser Kunde produziert Spezialmaschinen für die Lebensmittelindustrie. Um ungeplante Ausfallzeiten auf ein Minimum zu reduzieren, sollten mögliche Störgründe identifiziert und die Maschinen dahingehend verbessert werden.
Für einen in seinem Marktsegment führenden Lebensmittelproduzenten wurde eine KI-Anwendung zur Prognose von Verkaufszahlen entwickelt. Dieser Sales Forecast hilft dem Kunden bei der Optimierung der Produktionsplanung und wirkt sich dadurch positiv auf die Wirtschaftlichkeit des Unternehmens aus.
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