Durch die Implementierung des AR-Remote-Support-Moduls basierend auf der nsFlow-Plattform und RealWear-Datenbrillen konnte der Kunde eine neue Produktionslinie in Betrieb nehmen, ohne dass Ingenieure vor Ort sein mussten. Die Lösung senkte Reise- und Ausfallkosten und erhöhte gleichzeitig die Präzision und Sicherheit in der Produktionshalle.
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Kostensenkung um 100.000 € und Verkürzung der Schulungszeit durch AR-Brillen
Erfahren Sie, wie AR-Technologie die Schulung von Bedienern automatisieren, Kosten senken und die Einarbeitungszeit von Tagen auf Stunden verkürzen kann.rator training, cut costs, and reduce onboarding time from days to hours.
Anwendung von KI bei der Erkennung beschädigter Eisenbahnschwellen
Für ein internationales Unternehmen, das sich auf die Automatisierung von Eisenbahnprozessen spezialisiert hat, entwickelten wir eine Software zur Erkennung spezifischer Fundamentfehler.
Einsatz von KI/ML zur Vorhersage des Hypoglykämierisikos bei Diabetespatienten
KI/ML unterstützt die Diabetesversorgung – das System analysiert Patientendaten und warnt vor Hypoglykämie, erhöht die Sicherheit und entlastet das medizinische Personal.
Anwendung von KI/ML zur Identifikation von Bakterienstämmen anhand von Fresnel-Mustern
Das entwickelte System verkürzte die Zeit zur Bakterienidentifikation von 7 Tagen auf weniger als 24 Stunden und erreichte eine Genauigkeit von über 96 %, bestätigt durch ein ISO-zertifiziertes Labor. Die Lösung ist nicht-invasiv, kostengünstig und vollständig automatisiert.
AI/ML für die Entwicklung innovativer Aufzüge
Für ein führendes Unternehmen in der Aufzugsbranche haben wir Software-Algorithmen auf der Grundlage der Computer-Vision-Technologie entwickelt.
Virtuelle Anprobe von Kleidung in Online-Shops
Für ein innovatives Technologie-Startup haben wir eine Lösung entwickelt, die sich an Kunden richtet, die Kleidung vor dem Kauf und der Lieferung anprobieren möchten.
Operative Effizienz von Inkassounternehmen
Für eines der größten Inkassounternehmen in Polen haben wir ML-Modelle für die Bewertung und den Kauf von Forderungsportfolios entwickelt.
ML bei der Automatisierung des Risikobewertungsprozesses in der Finanzindustrie
Für einen Kunden, der sich mit der finanziellen Sicherheit von Unternehmen in der Transportbranche beschäftigt, haben wir ein ML-Modell zur Bewertung der Zuverlässigkeit von Endkunden entwickelt.
80 % höhere Erkennungsrate verdächtiger Forderungen mit ML-Algorithmen
Für einen der größten Versicherer in Polen, der innovative Lösungen für den Markt entwickelt, führten wir ein Projekt durch, bei dem wir maschinelles Lernens einsetzten. Das Projekt endete mit einem beachtlichen Erfolg und prestigeträchtigen Branchenauszeichnungen für den Kunden.