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Unser
Grundsatz

Entdecken Sie Wertschöpfung durch Künstliche Intelligenz

Mit Techniken der wie Machine- und Deep Learning Algorithmen und Theorien aus den Bereichen der Mathematik und der Statistik lassen sich viele Möglichkeiten sowohl zur Umsatzsteigerung als auch zur Kostensenkung generieren. Starten auch Sie gemeinsam mit uns Ihr Projekt im Bereich Künstliche Intelligenz.

Ihr Nutzen
  • Schnellere Prozessdurchlaufzeiten: Automatisierbare Arbeitsschritte durch Machine Learning Algorithmen in einem Bruchteil der Zeit erledigen lassen.
  • Optimierte Bestandsführung: Lagerbestände nicht nur anhand von bestehenden Bestellungen sondern auch durch saisonale Details, Rahmenparameter und Länderinformationen optimal bestimmen.
  • Digitale Kundenbetreuung: Mit Voice- und Chatbots für Anfragen Ihrer Kunden 24/7 zu Verfügung stehen.
  • Vorausschauende Analysen: Daten sammeln, auswerten, mit bestehenden Erfahrungswerten vergleichen und statistisch berechnen, z.B. welche Maschinen zu welchem Zeitpunkt gewartet werden müssen.
  • Höhere Wertschöpfung: Entlastung Ihrer Mitarbeiter von den meist wenig produktiven Routinetätigkeiten und dadurch mehr Freiraum für Aufgaben mit höherer Wertschöpfung

Arbeitsproduktivität

steigern mit Künstlicher Intelligenz

Kundenkommunikation

verbessern und effizienter gestalten

Logistikkosten

nachhaltig durch verbesserte Bedarfsprognosen senken

Predictive Maintenance

für eine optimale Kosteneffizienz​

Arbeitsproduktivität

steigern mit Künstlicher Intelligenz

Aufbau

Nutzen Sie Methoden der Künstlichen Intelligenz, um Ihre Mitarbeiter von den meist wenig produktiven Routinetätigkeiten zu entlasten. Dadurch befähigen Sie Ihre Mitarbeiter, sich auf Tätigkeiten mit der höchsten Wertschöpfung zu konzentrieren. 

Beispiel Debitorenbuchhaltung:
Die Zuordnung eingehender Zahlungen zu offenen Rechnungen kann je nach Volumen mühsam und fehleranfällig werden. Dies liegt daran, dass bei Zahlungen oft inkonsistente oder lückenhafte Informationen mitgeliefert werden.
So können unterschiedliche länderspezifische Zahlungsmodalitäten, fehlerhafte Beträge, Sammeldatenträger oder verschiedene Währungen zu zeitaufwändigen manuellen Zuordnungsprozessen führen.
Eine KI-Anwendung ist aufgrund der Fehlertoleranz in der Lage, nach entsprechendem Training mit historischen kunden- und länderspezifischen Daten Zuordnungen vorzuschlagen. Aufgrund des Supervised Learnings geht dies mit einer hohen Erfolgsquote einher. Letztlich kann die Qualität und die Geschwindigkeit bei der Zahlungsverarbeitung hierdurch um ein Vielfaches gesteigert werden.

Kundenkommunikation

verbessern und effizienter gestalten

Aufbau

Erreichen Sie durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz mehr Kundenbindung durch maßgeschneiderte und personalisierte Angebote sowie eine bessere individualisierte Ansprache des Kunden.

Der Einsatz von KI kann Sie dabei unterstützen, aus einer großen Menge von komplexen Daten ein besseres und schärferes Gesamtbild des Kunden zu erzeugen. Folglich können optimale Produktangebote erstellt und bevorzugte Kommunikationskanäle, -inhalte, und –zeiten genutzt werden. Um auch außerhalb der Geschäftszeiten mit Kunden in einen Dialog treten zu können, ist der Einsatz von Chatbots und digitalen Assistenten möglich. Dadurch werden Kunden, die beim Kaufprozess Fragen zu Ihrer Bestellung haben, auch außerhalb der Geschäftszeiten kosteneffizient zufrieden gestellt.

Logistikkosten

nachhaltig senken

Aufbau

Im Logistikbereich bzw. innerhalb der Logistikkette fallen täglich große Datenmengen an. Diese liegen vielfach in einer Mischung aus strukturierten (interne Lagerbestände, Verbrauchsaufstellungen etc.) sowie unstrukturierten Daten externer Einflussfaktoren (Wetter, Social Media, politische oder gesellschaftliche Ereignisse) vor. Bezeichnet werden sie als Big Data.

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz eignet sich hervorragend bei der Auswertung von Big Data, insbesondere, wenn nicht-lineare Effekte vorliegen. Beispiel hierfür wären komplexe Interaktion externer mit interner Einflussfaktoren (Auftragseingang, Verbräuche) oder das Scheitern gängiger statistisch getriebener Prognosemodelle.
KI-gestützte Bedarfsprognosen können Lagerbestände und Transportmengen (Container, LKWs etc.) sowie die Konsolidierung mehrerer Lieferanten in einem Container mittels Vorschläge, welche die Entscheidungen unterstützen, maßgeblich optimieren.

Predictive Maintenance

für eine optimale Kosteneffizienz

Aufbau

Sorgen Sie mit vorausschauender Wartung Ihrer Technologie für optimale Kosteneffizienz. 

Die Leistung von Wartungssensoren fällt in der Regel nicht schlagartig ab. Daher kann mit Hilfe der gesammelten Daten beispielsweise das Verhalten verschiedener Zeiträume miteinander verglichen werden. Daraus lassen sich zuverlässige Indikatoren für einen Leistungsabfall und mit ihnen konkrete Empfehlungen für ein Wartungsintervall erschließen.

Künstliche Intelligenz Technologien

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