Referenzen

Strukturierte Data-, Analytics- und AI-Projekte mit messbarem Impact

Die folgenden Beispiele zeigen, wie Data, Analytics und AI in produktive, skalierbare Systeme überführt wurden.

Branche

Pharma

Schwerpunkt

SAP BW Migration in die Cloud

Modernisierung einer SAP-BW-Landschaft

Herausforderung

Veraltete SAP-BW-Modelle sollten in eine moderne Cloud-Architektur überführt werden – bei gleichzeitiger Performance-Verbesserung und höherer Flexibilität.

Lösung

  • Aufbau einer Cloud-Datenplattform
  • Data-Lake-Architektur
  • Hochperformante ETL-Prozesse mit Azure Databricks
  • Schlanke, optimierte Datenmodelle
  • Prozess- und Architekturmodernisierung

Ergebnis

40%

Kosteneinsparung

Schnellere Abfragen

Verkürzte Ladezeiten

Flexiblere Analysen

Branche

Media / B2C

Schwerpunkt

Machine Learning & MLOps

Personalisierte Inhalte für Millionen Nutzer

Herausforderung

Kundenbindung und Engagement sollten durch personalisierte Inhalte nachhaltig gesteigert werden.

Lösung

  • Aufbau skalierbarer ML-Pipelines
  • Integration über Microservices
  • Cloud-basierte Deployment-Strukturen
  • Etablierung eines stabilen MLOps-Prozesses

Ergebnis

Mio.

Nutzer personalisiert versorgt

Höhere Relevanz

Nachhaltige Steigerung der Kundenbindung

Branche

Healthcare

Schwerpunkt

Computer Vision & Echtzeit-Analytics

Digitale Sicherheit im Pflegeumfeld

Herausforderung

Sicherheit und Wohlbefinden älterer Bewohner sollten durch digitale Lösungen verbessert werden.

Lösung

  • KI-gestützte Monitoring-Lösung mit Computer Vision
  • Integration von Vital-Sensorik
  • Echtzeit-Dashboards für Pflegekräfte

Ergebnis

40%

weniger unerkannte Stürze

35%

schnellere Reaktionszeiten

Entlastung des Pflegepersonals

Branche

Manufacturing & Logistics

Schwerpunkt

IIoT & Predictive Analytics

Smart Factory – Effizienz durch IoT & AI

Herausforderung

Produktionsprozesse optimieren und ungeplante Stillstände reduzieren.

Lösung

  • Aufbau einer IIoT-Plattform mit Sensorintegration
  • Echtzeit-OEE-Dashboards
  • Predictive-Analytics-Modelle
  • Automatisierte Alerting-Strukturen

Ergebnis

30%

weniger Ausfallzeiten

18%

höhere Produktionsleistung pro Schicht

Verbesserte Transparenz auf Shopfloor-Ebene

Was diese Projekte verbindet

  • Klare technische Verantwortung
  • Dedizierte Engineering-Teams
  • Nachhaltig angelegte Architektur
  • Skalierbare Weiterentwicklung

Struktur entscheidet über Skalierung.

Austausch vereinbaren