Auswahl entwickelter KI-Lösungen
Digital Twins von Produktionslinien
Problem: Ursachen entlang des Produktionsprozesses für fehlerhafte Produkte können nur unzureichend identifiziert werden.
Lösung: Entwicklung eines Deep Learning basierten Digital Twins auf Produktions-, Lieferanten- und Sensordaten.
Benefit: Fehlerursachen können identifiziert werden, mögliche Rückrufaktion erfolgen präventiv und kundenpräzise, kontinuierliche Verbesserung der Produkte durch Simulation neuer Ansätze in F&E-Abteilung.
Qualitätssicherung in Produktion
Problem: Fehlerhafte Bauteile können nur unzureichend durch z.B. klassische Ultraschallmessungen erkannt werden und landen so beim Kunden.
Lösung: Training eines CNN zur Image Classification auf Basis von bestehenden Ultraschallbildern zur Bewertung der Bauteilqualität.
Benefit: Erhöhung der Bauteilqualität und Kundenzufriedenheit, Rückrufaktionen können deutlich reduziert werden.
Predictive Maintenance in Produktion
Problem: Ungeplante Stillstände von Produktionsanlagen führen zu hohen Kosten und Verzögerungen, da Wartungen meist reaktiv und nicht auf Basis realer Zustandsdaten erfolgen.
Lösung: Machine Learning Modelle zur Prognose von Ausfällen einzelner Anlagenkomponenten auf Basis von u.a. Sensor- und Betriebsdaten.
Benefit: Deutliche Reduzierung ungeplanter Ausfälle, bessere Planbarkeit von Wartungen und Senkung von Instandhaltungskosten bei gleichzeitig höherer Anlagenverfügbarkeit.
Synthetische Daten im Großanlagebau
Problem: Bei einem Anlagebauer standen für die Entwicklung individueller KI-Systeme zu wenige real gebaute Anlagen zur Verfügung. Somit war die Datengrundlage für das Training mit ca. 25.000 Attributen sehr breit, aber mit nur ca. 400 Großanlagen nicht tief genug.
Lösung: Generierung ganzer synthetischer Anlagen durch Generative Adversarial Networks (GAN's) zur Erweiterung der Trainingsdatenbasis.
Benefit: Ermöglichung bzw. deutliche Verbesserung nachgelagerter KI-Lösungen.
Prognosen zu Absatz- & Bestellmengen
Problem: Großkunden bestellen sehr kurzfristig, Lagerung bzw. Vorhaltung aber durch kurze Mindesthaltbarkeit kaum möglich, somit sollten Lebensmittelprodukte bei Bestelleingang bereits produziert sein.
Lösung: Entwicklung von Machine Learning Modellen auf Unternehmensdaten und externen Daten (z.B. Wetter- & Geodaten).
Benefit: Kosteneinsparungen in Millionenhöhe insb. bei größeren Lebensmittelproduzenten durch Optimierung der Vorproduktion.
Pflanzenwachstum- & Mastprognosen
Problem: Tiere und Pflanzen weisen ein natürlich ungleichmäßiges Wachstum auf. Der optimale Zeitpunkt der Ernte bzw. Ausstallung ist somit schwer vorherzusagen.
Lösung: Entwicklung von Machine Learning Modellen bspw. hins. Prognosen zu Reifegrad, Ausfallrate oder Gewichteverteilung.
Benefit: Steigerung der Prozesseffizienz und Kosteneinsparungen durch präzisere Planung der Entnahmen in Abstimmung mit nachgelagerten Schritten (z.B. Schlachtung).
Aufzucht- & Mastoptimierung
Problem: In Tier- und Pflanzenaufzucht sind viele Einflussfaktoren wie Fütterung, Dünger, Klima oder Genetik schwer zu erfassen. Zusammenspiel dieser Faktoren oft intransparent, Optimierungspotenziale werden nicht genutzt.
Lösung: Aufbau Digital Twin, so lassen sich Szenarien durchspielen, Auswirkungen von Anpassungen frühzeitig bewerten sowie Parameter individuell optimieren.
Benefit: Mehr Ressourceneffizienz durch virtuelle Testläufe, gezielte Optimierung des Outputs.
Parkprognosen & Tarifoptimierung
Problem: Umsatzstarke Kurzparker sollen immer einen Platz finden, allerdings soll ein Parkhaus auch durchgängig maximal ausgelastet sein (durch Vergabe spezieller Tarife u.a. für Dauerparker).
Lösung: Vergabe von Tarifen soll umsatzmaximal ausgerichtet werden, somit ML-basierte Prognose der Kurzparker in Kombination mit Optimierung der Verteilung langfristiger Tarife
Benefit: Eine möglichst hohe Auslastung ist zu jeder Tageszeit führt zu einer deutlichen Umsatzsteigerung.
Explainable AI als zusätzliches Feature
Problem: Eintscheidungen einer KI können nicht direkt nachvollzogen werden (Black-Box). Dadurch bleiben wertvolle Erkenntnisse ungenutzt.
Lösung: Explainable AI macht Entscheidungen sichtbar und zeigt transparent, welche Merkmale welche Wirkung haben. Von Einkauf über Produktion und QS bis zum After-Sales.
Benefit: Unternehmen verstehen, wie und warum KI entscheidet, erkennen neue Hebel entlang der Wertschöpfungskette und können strategische und operative Maßnahmen gezielt steuern.
Automatisierung präziser Kampagnen
Problem: Kampagnen werden nach Gießkannenprinzip durchgeführt ohne individuelle Ansprache, Timing und Notwendigkeit für über 200.000 Kunden.
Lösung: Training prediktiver Modelle wie Customer Churn, Best Next Date, Best Next Order, Best Cross Sellings in Kombination mit RAG-System und LLMs.
Benefit: Insb. Umsatzssteigerung und Kundenbindung durch zielgerichtete und kundenindividuelle Werbeinhalte.
RAG basierter 1st-Level-Support Agent
Problem: Support-Mitarbeitende sind durch viele wiederkehrende Standardanfragen stark belastet, was zu längeren Bearbeitungszeiten und höherem Aufwand führt.
Lösung: Aufbau eines RAG-Systems, das eingehende Tickets automatisch beantwortet und die Antwort als E-Mail-Entwurf für die manuelle Freigabe durch den Support bereitstellt.
Benefit: Entlastung des First-Level-Supports, schnellere Bearbeitung von Anfragen und höhere Kundenzufriedenheit und Qualitätssicherung.
Präzise Agenten im Vertrieb & After-Sales
Problem: Kunden-/Leadansprache und Angebotserstellung beruhen auf Erfahrung des Vertrieblers, gängige CRM-Systeme heben nicht das volle Potenzial aus Daten.
Lösung: LLM generiert u.a. individuelle Verkaufsskripte basierend auf prediktiven KI's u.a. zu Auftrags-Wahrscheinlichkeit, Margen-Optimierung, Best Next Date, Lead-Potenzialprognosen, Cross- und Upselling etc.
Benefit: Höhere Abschlussquoten und Umsätze durch präzise Ansprache.
Handeln schafft Vorsprung
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