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Unsere Projekte

Erfahren Sie, wie wir unseren Kunden dabei helfen, ihre ambitionierten Ziele zu erreichen. Unsere Projekte bieten Einblicke in unsere Arbeitsweise und zeigen, wie KI im Mittelstand eingesetzt werden kann. Lassen Sie sich von unseren Erfolgsgeschichten inspirieren und entdecken Sie vielfältige Möglichkeiten, um aus Daten Mehrwert zu generieren.

Störstofferkennung im Biomüll & Kompost

Störstofferkennung im Biomüll & Kompost

Digitale Bildanalyse als Grundlage für transparente Qualitätsmessung und wirksame Anreizsysteme in der Bioabfa

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
Fehlerprävention durch visuellen Abgleich von Produkten und Auftragsdatenbank

Fehlerprävention durch visuellen Abgleich von Produkten und Auftragsdatenbank

In einer Druckerei werden fertige Druckprodukte anhand ihres Covers mit PDF-Daten der Datenbank abgeglichen.

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
Lageroptimierung durch einen
genetischen Algorithmus

Lageroptimierung durch einen
genetischen Algorithmus

Durch ein KI-System werden Pick-Wege in einem Fulfillment-Lager reduziert.

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

BioBlick: Störstofferkennung im BioMüll & Kompost

Digitale Bildanalyse als Grundlage für transparente Qualitätsmessung und wirksame Anreizsysteme in der Bioabfallannahme.

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

Fehlerprävention durch visuellen Abgleich von Produkten und Auftragsdatenbank

In einer Druckerei werden fertige Druckprodukte anhand ihres Covers mit PDF-Daten der Datenbank abgeglichen.

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

Lageroptimierung durch einen genetischen Algorithmus

Durch ein KI-System werden Pick-Wege in einem Fulfillment-Lager reduziert.

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

Forschungsprojekte

Erfahren Sie, an welchen Fragestellungen wir gemeinsam mit Partnern aus Wissenschaft und Industrie arbeiten. Unsere Forschungsprojekte zeigen, wie neue Methoden der KI entstehen und in zukünftigen Anwendungen nutzbar gemacht werden.

SmartStressMonitor

Im Projekt SmartStressMonitor entwickeln wir gemeinsam mit unseren Partnern ein KI-gestütztes System zur automatisierten Erkennung von Stress und Belastung bei Nagetieren in Forschungseinrichtungen. Bewegungen und Vokalisationen werden kontinuierlich analysiert, um frühzeitig auf mögliche Belastungszustände aufmerksam zu machen.

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PreCursor

Gemeinsam mit unseren Partnern arbeiten wir im Projekt PreCursor an der Weiterentwicklung eines Deep-Learning-Assistenzsystems für energieintensive Industrieprozesse. Im Fokus stehen insbesondere Zementwerke, Öfen, Trocknungsanlagen und Extrusionsprozesse, bei denen Prozessstabilität, Produktqualität und Energieverbrauch eng zusammenhängen.

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Nutzen Sie Ihre Daten!

In Ihren Daten und Prozessen steckt Potenzial? Kontaktieren Sie uns unverbindlich! Gemeinsam besprechen wir mögliche Anwendungsfälle, um Ihre Daten in einen echten Wettbewerbsvorteil zu verwandeln.

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