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Projekte
Hier finden Sie einige unserer Projekte, um einen Eindruck zu erhalten
Projekte
Entdecken Sie eine Auswahl realer Projekte, die wir umgesetzt haben — von schnellen KI-Prototypen bis hin zu skalierbaren Enterprise-Lösungen. Jedes Beispiel zeigt, wie wir Innovation in messbare Wirkung überführen.
Kapazitäts- & Personalplanung für die Gastronomie
Moderne Gastronomiebetriebe benötigen mehr als Schätzungen und statische Schichtpläne. In diesem Projekt haben wir eine KI-basierte Lösung entwickelt, die die Personalplanung automatisiert, indem Echtzeit- Bedarfsdaten in optimale Schichtpläne übersetzt — sodass zur richtigen Zeit die passende Anzahl an Mitarbeitenden eingeplant ist.
Ergebnisse auf einen Blick
- • Bis zu 15% Reduktion von Überbesetzung
- • Bessere Einhaltung arbeitsrechtlicher Vorgaben (z. B. Pausenregelungen)
- • Echtzeit-Anpassung auf Basis von POS-& Buchungsdaten
- • Weniger manuelle Arbeit für das Management, schnellere Schichtfreigabe
- • Höhere Mitarbeiterzufriedenheit durch faire und planbare Dienstpläne
Abgrenzung zu bestehenden Lösungen
| Funktion | Legacy-Tools | Unsere Lösung |
|---|---|---|
| Bedarfsprognose aus POS/Buchungen | ✗ Manuelle Schätzung | ✓ Automatisiert, in Echtzeit |
| Pausenplanung konform zu Vorgaben | ✗ Oft übersehen | ✓ Voll integriert |
| Erstellung von Dienstplänen | ✗ Manuell oder starr | ✓ Dynamisch & constraint-basiert |
| Reduktion von Überbesetzung | ✗ Bis zu 0% | ✓ Bis zu −15% Kosteneinsparung |
Effiziente Produktportfolio-Optimierung in der Gastronomie
Viele Cafés und Restaurants treffen Menüentscheidungen auf Basis von Intuition. In diesem Projekt haben wir eine leistungsfähige, datengetriebene Lösung eingeführt: ein Echtzeit-Aufwand-Margen-Diagramm, das den Beitrag jedes Produkts zum Gewinn im Verhältnis zu den operativen Kosten visualisiert.
Ergebnisse auf einen Blick
- • Bis zu 5–10% Steigerung der gesamten Menüprofitabilität
- • Identifikation unprofitabler, aufwandsintensiver Produkte zur Entfernung oder Überarbeitung
- • Erkennung von „Hidden Gems“ mit geringem Aufwand und hoher Marge zur gezielten Promotion
- • Automatisierte Warnmeldungen bei Margenverschiebungen durch Lieferanten- oder Personalkostenänderungen
- • Kontinuierliche Optimierung auf Basis von Live-POS- und Küchendaten
Abgrenzung zu bestehenden Lösungen
| Funktion | Legacy-Tools | Unsere Lösung |
|---|---|---|
| Ansatz zur Menüoptimierung | ✗ Statische Tabellen | ✓ Dynamischer Visualisierungs-Framework |
| Visualisierung von Marge vs. Aufwand | ✗ Nicht verfügbar | ✓ 2D-Diagramm mit Echtzeit-Updates |
| Integration mit POS- & Kostendaten | ✗ Nur manuelle Eingabe | ✓ Vollautomatisiert + Live-Neuberechnung |
| Alarmsystem bei Performance-Drift | ✗ Fehlend | ✓ Intelligente Benachrichtigungen für Kennzahlen |
| Auswirkung auf Profitabilität | ✗ Begrenzt | ✓ +5–10% durchschnittlicher Zuwachs |
Kundenerlebnis- & Feedback-Analytik
Konsistente Gästezufriedenheit sicherzustellen, ist in der Hospitality-Branche eine tägliche Herausforderung. In diesem Projekt haben wir eine vollständig automatisierte Feedback-Intelligence-Lösung implementiert: vom Scraping multikanaliger Reviews bis zum Auslösen von Guest-Recovery-Workflows — alles in Echtzeit.
Ergebnisse auf einen Blick
- • Verbesserung der durchschnittlichen Online-Bewertung um +0,3 Sterne in 3 Monaten
- • +5% Steigerung der Gästebindung durch gezielte Follow-ups
- • Echtzeit-Warnmeldungen für risikorelevante Reviews (z. B. Allergien, Hygiene)
- • Klare Team-Feedback-Loops: Maßnahmenberichte für Küche & Service
- • Mitarbeiter-Leaderboard basierend auf realem Gästefeedback
Abgrenzung zu bestehenden Lösungen
| Funktion | Legacy-Tools | Unsere Lösung |
|---|---|---|
| Feedback-Monitoring | ✗ Manuelle Prüfung 1× pro Woche | ✓ Kontinuierliches Multi-Channel-Scraping |
| Sentiment-Analytik | ✗ Nicht verfügbar | ✓ NLP-basierte Themen- & Tonalitätsanalyse |
| Guest-Recovery | ✗ Nicht automatisiert | ✓ Trigger-basierter Entschuldigungs- & Gutschein-Flow |
| Mitarbeiter-spezifische Insights | ✗ Keine Feedback-Zuordnung | ✓ Schichtbezogenes Performance-Leaderboard |
| Verbesserungs-Loops für Küche oder Service | ✗ Informell / nicht nachverfolgt | ✓ Maßnahmenberichte nach Thema & Gericht |
| Einfluss auf Online-Reputation & Loyalität | ✗ Passiv, reaktiv | ✓ +0,3 Sterne, +5% Wiederbesuche |
KI-gestützte Analyse & Prognose von Verkehrsflüssen
Effizientes Management urbanen Verkehrs erfordert mehr als reines Monitoring — es benötigt prädiktive Intelligenz in großem Maßstab. In diesem Projekt haben wir eine globale Mobility-Analytics-Plattform entwickelt, die Milliarden von Fahrzeugdatenpunkten über Kontinente hinweg verarbeitet. Mit KI-basierter Mustererkennung, prädiktiver Modellierung und Big-Data-Verarbeitung liefern wir Echtzeit-Verkehrsinsights und Prognosen für Stadtplanung, Infrastrukturbetreiber und Navigationssysteme.
Ergebnisse auf einen Blick
- • Bis zu 30% Reduktion von Stau-Hotspots durch dynamisches Traffic-Routing
- • +40% höhere Prognosegenauigkeit gegenüber Baseline-Modellen
- • Skalierbare Analytik über 100+ Länder und Straßentypen
- • Sofortige Anomalieerkennung (z. B. Straßensperrungen, Großveranstaltungen)
- • Smart-City-Integrationen für adaptive Ampelsteuerung
Abgrenzung zu bestehenden Lösungen
| Funktion | Legacy-Tools | Unsere Lösung |
|---|---|---|
| Datenumfang | ✗ Lokal & fragmentiert | ✓ Globaler Maßstab, Milliarden Datenpunkte |
| Prognosequalität | ✗ Basierend auf Vergangenheitsmustern | ✓ KI-basierte Vorhersage zukünftiger Zustände |
| Echtzeit-Anomalieerkennung | ✗ Manuelle Incident-Reports | ✓ Sofortige Alerts aus Live-Datenströmen |
| Smart-City-Integration | ✗ Statische Signalsteuerung | ✓ Adaptive Ampel- & Spurregelung |
| Geografische Skalierbarkeit | ✗ Auf wenige Städte begrenzt | ✓ Cloud-nativ, für globalen Rollout ausgelegt |
| Datenfusion (GPS, IoT, Kamera, etc.) | ✗ Häufig siloartig | ✓ Einheitliche multimodale Datenpipeline |
KI-gestützte Stauerkennung mittels Kamera-Analytik
Echtzeit-Verkehrsüberwachung erfordert mehr als reine Straßensensorik — sie benötigt Sicht auf die Fahrbahn und intelligente Auswertung in der Cloud. In diesem Projekt haben wir eine skalierbare KI-Lösung ausgerollt, die mittels Computer Vision Fahrzeugflüsse aus bestehenden Straßenkameras detektiert, klassifiziert und nachverfolgt. Das System analysiert Stau-Muster, prognostiziert bevorstehende Staus und unterstützt Entscheidungen zur urbanen Mobilität mit präzisen, kamerabasierten Daten.
Ergebnisse auf einen Blick
- • 90%+ Detektionsgenauigkeit für Verkehrseinbrüche und Stillstand
- • +35% Verbesserung der Reaktionszeit für städtische Operatoren bei Stauereignissen
- • Live-Klassifikation von Fahrzeugtypen (PKW, LKW, Busse etc.)
- • Prädiktive Warnungen bis zu 15 Minuten im Voraus vor größeren Staus
- • Geringere Abhängigkeit von kostenintensiver Sensorinfrastruktur
Abgrenzung zu bestehenden Lösungen
| Funktion | Legacy-Tools | Unsere Lösung |
|---|---|---|
| Hardware-Abhängigkeit | ✗ Dedizierte Sensoren erforderlich | ✓ Nutzung bestehender Straßenkamera-Feeds |
| Granularität der Stauerkennung | ✗ Schwellwert-basiert (Geschwindigkeit) | ✓ Visuelle Analyse von Dichte & Fluss |
| Fahrzeugklassifikation | ✗ Nicht verfügbar | ✓ Echtzeit-Objekterkennung via KI |
| Prädiktive Fähigkeiten | ✗ Statische Modelle | ✓ Adaptive KI mit Kurzfristprognose |
| Integration in Infrastruktur | ✗ Komplexe Installation | ✓ Plug-and-play mit Kameranetzwerken |
| Kosteneffizienz | ✗ Hohe CAPEX-Anforderungen | ✓ Software-first, skalierbares Modell |
Fahrverhaltensanalyse für autonome Abbiegevorgänge (ADAS & AVs)
Präzision bei Fahrzeugmanövern — insbesondere in kritischen Szenarien wie Links- und Rechtsabbiegen — ist für autonome Fahrsysteme und die ADAS-Kalibrierung essenziell. In diesem Projekt haben wir eine hochauflösende Plattform zur Verhaltensanalyse entwickelt, die Abbiegeverhalten von tausenden autonomen sowie ADAS-ausgerüsteten Fahrzeugen statistisch erfasst, clustert und benchmarkt.
Durch den Einsatz fortgeschrittener Trajektorienverfolgung, Edge-basierter Telemetrie-Fusion und Verhaltensmodellierung unterstützt das System sicherere KI-Fahrentscheidungen sowie die OEM-Performance-Evaluierung.
Ergebnisse auf einen Blick
- • Analyse von über 10.000 Abbiege-Manövern aus AVs und ADAS
- • Identifikation von 15% der Linksabbieger mit erhöhtem Sicherheitsrisiko (z. B. Okklusion, Geschwindigkeitsvarianz)
- • +25% Verbesserung von Prognosemodellen zur Erkennung der Abbiegeintention
- • Ermöglichung eines Real-World-Benchmarkings von OEM-spezifischen ADAS-Abbiege-Mustern
- • Bereitstellung von Trajektorien-Clustering & Visualisierung in Echtzeit-Dashboards
Smart-Grid-Optimierung durch bidirektionales Laden von E-Fahrzeugen
Elektrofahrzeuge entwickeln sich von passiven Verbrauchern zu aktiven Akteuren im Energiesystem. In diesem Projekt haben wir ein KI-gestütztes bidirektionales Ladesystem implementiert, bei dem EVs Energie dynamisch in das Netz zurückspeisen.
Durch Integration von Echtzeit-Netzsignalen, Ladezustand (State of Charge) und Nutzungsprognosen ermöglicht die Plattform Lastbalance, Peak Shaving und dezentrale Speicherung — zentrale Komponenten des nächsten Energiesystems.
Ergebnisse auf einen Blick
- • Ermöglichte bis zu 12% lokales Peak Shaving in Hochlastphasen
- • Verbesserung von Netzstabilitäts-KPIs um 18% in Testregionen
- • Dynamische Lade-/Entladeplanung via prädiktiver Modellierung der Energienachfrage
- • Vollständige Integration mit ISO-konformen Smart Metern & Netzprotokollen
- • Möglichkeit für EV-Owner, Energiegutschriften zu verdienen durch Netzdienlichkeit
Smart Family 360 – KI-gestützte Beziehungsunterstützung mit messbarer Wirkung
Smart Family 360 ist ein digitaler Assistent, der Einzelpersonen, Paare und Familien in emotional belastenden Phasen unterstützt.
Ergebnisorientiert
Mithilfe intelligenter Gesprächsabläufe und adaptiver Umfragen analysiert der Assistent emotionale Muster und Beziehungsdynamiken. Die aggregierten Erkenntnisse führen zu einem personalisierten Aktionsplan mit klaren, praxisnahen Empfehlungen, um Kommunikation zu verbessern, Vertrauen zu stärken und das emotionale Wohlbefinden zu erhöhen.
Konkrete Ergebnisse
- • Erhöhte Klarheit und Zufriedenheit bei Nutzenden
- • Frühzeitige Prävention von Beziehungskrisen
- • Skalierbares Support-Tool für Fachkräfte, Institutionen und Kommunen
Basierend auf bewährten systemischen Prinzipien (inspiriert von ISYS BW und DGSF) und vollständig konform zu DSGVO, AI Act sowie ethischen KI-Standards.
Influencer-Sentiment- & Themen-Intelligence mittels NLP
Influencer prägen Meinungen, Trends und Markenwahrnehmung — aber ihre sich verändernden Narrative in großem Maßstab zu verfolgen, erfordert mehr als reines Keyword-Monitoring. In diesem Projekt haben wir eine KI-gestützte Engine für Sentiment- und Topic-Modeling aufgebaut, die Influencer-Content kontinuierlich über YouTube, Instagram, TikTok und X analysiert. Mit fortgeschrittenen NLP-Pipelines erkennt das System emotionale Tonalität, aufkommende Themen und Publikumsreaktionen — und stellt Marken sowie Analysten Echtzeit-Influencer-Intelligence bereit.
Ergebnisse auf einen Blick
- • Analyse von über 2 Millionen Influencer-Posts und Videos über 5 Plattformen
- • Identifikation von Micro-Trend-Verschiebungen innerhalb von Stunden nach Veröffentlichung
- • +38% Steigerung der Genauigkeit bei Brand-Influencer-Alignment
- • Clustering von Content in 10+ dynamische Sentiment-Themen-Maps
- • Echtzeit-Alerts bei Reputationsrisiken oder viralem Momentum
Abgrenzung zu bestehenden Lösungen
| Funktion | Legacy-Tools | Unsere Lösung |
|---|---|---|
| Sentimentanalyse | ✗ Basierend auf statischen Wortlisten | ✓ Kontextbasierte Emotionsmodelle (Transformer) |
| Themen-Erkennung | ✗ Manuelles Tagging | ✓ Dynamisches Topic Modeling (LDA/BERT-Embeddings) |
| Plattformabdeckung | ✗ Auf 1–2 Quellen begrenzt | ✓ Plattformübergreifend (YouTube, IG, TikTok, X, etc.) |
| Trend-Erkennung | ✗ Verzögert oder reaktiv | ✓ Nahe Echtzeit mit Benachrichtigungs-Triggern |
| Visuelle Insights | ✗ Basis-Charts | ✓ Sentiment-Themen-Heatmaps & Cluster-Graphen |
| Brand-Relevanz-Scoring | ✗ Manuelle Zuordnung | ✓ KI-gestützte Vorschläge für Influencer-Brand-Fit |
KI-gestützter Analyzer für Bewertungen von Babycare-Produkten
Eltern stützen sich bei der Auswahl geeigneter Babycare-Produkte stark auf Produktbewertungen. In diesem Projekt haben wir ein KI-basiertes System zur Sentimentklassifikation entwickelt, das User-Generated Content (UGC) aus E-Commerce-Plattformen und Foren automatisch analysiert. Mithilfe von Natural Language Processing (NLP) unterscheidet das System zwischen positiven, neutralen und negativen Sentiments und stellt produktbezogene Insights in Echtzeit bereit.
Ergebnisse auf einen Blick
- • Klassifikation von über 500.000 Reviews zu 150+ Babycare-Produkten
- • Erhöhtes Konsumentenvertrauen durch KI-gestützte Produkttransparenz
- • Dynamische Produktbewertung basierend auf Live-Feedback-Trends
- • Identifikation zentraler Kundensorgen (z. B. Hautirritation, Verpackung)
- • Unterstützung von Marketing-Teams durch automatisierte Sentiment-Dashboards
Abgrenzung zu bestehenden Lösungen
| Funktion | Legacy-Tools | Unsere Lösung |
|---|---|---|
| Review-Verarbeitung | ✗ Manuelle Stichproben | ✓ Vollautomatisiertes Text-Parsing im großen Maßstab |
| Sentimentklassifikation | ✗ Keyword-basiert, fehleranfällig | ✓ Deep-NLP mit emotionssensitivem Tagging |
| Produkt-Benchmarking | ✗ Nur statische Ratings | ✓ Dynamisches, sentiment-gewichtetetes Scoring |
| Insights auf Themenebene | ✗ Nicht verfügbar | ✓ Clustering nach Anliegen und Feature |
| Echtzeit-Monitoring | ✗ Verzögert oder batch-basiert | ✓ Sofortige Insights mit kontinuierlichen Updates |
| Verwertbare Outputs für Teams | ✗ Nur Rohdaten | ✓ Einsatzfertige Dashboards für Marketing |
KI-gestützte Wissenssicherung für Teams
Der Verlust von kritischem Know-how bei Mitarbeiterwechseln ist für jede Organisation ein erhebliches Risiko. Zur Lösung haben wir ein KI-gestütztes System entwickelt, das Fachwissen aus verschiedenen Formaten wie PDF, Word, PowerPoint und Text extrahiert, strukturiert und dauerhaft verfügbar macht — zur Unterstützung sowohl eines nahtlosen Onboardings als auch eines effizienten Offboardings.
Ergebnisse auf einen Blick
- • Reduzierung der Onboarding-Zeit um -40% durch strukturierten Wissenszugriff
- • Sicherung von 90%+ des kritischen Know-hows beim Offboarding
- • Vereinheitlichung von Dokumentation aus 5+ Dateiformaten in durchsuchbare Wissensgraphen
- • KI-gestützte Q&A-Funktion für neue Mitarbeitende zur Abfrage von Legacy-Inhalten
- • Abteilungsspezifische Dashboards für Knowledge-Gaps & Coverage-Insights
Abgrenzung zu bestehenden Lösungen
| Funktion | Legacy-Tools | Unsere Lösung |
|---|---|---|
| Wissensextraktion aus mehreren Formaten | ✗ Manuell, fragmentiert | ✓ Automatisiertes Parsing von PDF, PPT, DOCX, TXT |
| Strukturierung von Onboarding-Inhalten | ✗ Statische Dokumente | ✓ KI-basierte Zusammenfassung & Tagging |
| Erfassung von Offboarding-Wissen | ✗ Abhängig von Exit-Interviews | ✓ Intelligentes Harvesting aus digitalen Assets |
| Suchbarkeit & Zugänglichkeit | ✗ Ordnerbasiert, langsam | ✓ KI-gestützte semantische Suche |
| Abteilungsbezogene Insights | ✗ Nicht verfügbar | ✓ Dashboard mit Coverage- & Freshness-KPIs |
| Antwortsystem für neue Mitarbeitende | ✗ Abhängig von Personen | ✓ Konversationelle KI-Oberfläche |
Sprachaktivierte Intelligenz für Embedded- & Edge-Geräte
Um eine nahtlose Interaktion mit Smart Devices zu ermöglichen, haben wir ein Audio-Keyword-Spotting-System entwickelt, das für Embedded- und Edge-Umgebungen optimiert ist. Mit fortgeschrittener Signalverarbeitung und KI-Modellen erkennt die Lösung definierte Sprachbefehle lokal und triggert anschließend sicher cloudbasierte Workflows — mit niedriger Latenz und minimalem Energieverbrauch.
Ergebnisse auf einen Blick
- • Erreichte >95% Keyword-Detektionsgenauigkeit auf Low-Power-Edge-Chips
- • Reduzierte Cloud-Last um bis zu 70% durch On-Device-Pre-Filtering
- • Wake-Word-Latenz unter 150 ms für unmittelbare Nutzerinteraktion
- • Ermöglichte Privacy-first Voice-UX durch Offline-Verarbeitung
- • Skalierbare Ausrollung über IoT-, Wearable- & Automotive-Plattformen
Abgrenzung zu bestehenden Lösungen
| Funktion | Legacy-Tools | Unsere Lösung |
|---|---|---|
| On-Device Keyword Spotting | ✗ Nicht unterstützt | ✓ Lightweight Edge-Inferenz |
| Wake-Word-Latenz | ✗ >300 ms | ✓ ~150 ms Reaktionszeit |
| Cloud-Abhängigkeit | ✗ Permanentes Streaming | ✓ Cloud wird nur bei Aktivierung getriggert |
| Energieeffizienz | ✗ Hoher Stromverbrauch | ✓ Optimiert für Embedded-Chipsets |
| Datenschutz | ✗ Dauerhafte Aufzeichnung | ✓ Lokale Vorverarbeitung & Verschlüsselung |
| Skalierung über Geräteklassen | ✗ Plattform-spezifisch | ✓ Modulare Architektur für jedes OS/MCU |