Erfolgsgeschichten
AI in der Verfahrenstechnik
Steigerung der Effizienz durch KI
Ein mittelständisches Unternehmen aus der Prozessindustrie wünschte sich eine schnellere und einheitlichere Berichterstattung, die weniger von wiederholten Entwürfen abhängt.
Wir arbeiteten Seite an Seite: praktische Prompting-Sitzungen, leichtgewichtige Tools, die sich in den bestehenden Arbeitsablauf einfügten, und ChatGPT-Unterstützung, wo es bei Teilen der Analyse half.
Das Ergebnis: schnellere Berichte, konsistentere Ergebnisse und ein Team, das sich bei der täglichen Arbeit mit KI wohl fühlt.
Fortgeschrittene Datenanalyse in der AgTech-Branche
Datengesteuertes Nährstoffmanagement für
Verbesserte Renditen
Die Frage lautet: Wie wirken sich Nährstoffstrategien auf die Maiserträge an verschiedenen Standorten aus, und wie können wir unübersichtliche Felddaten in Entscheidungen umsetzen?
Wir haben die Daten gemeinsam untersucht, quartilbasierte Analysen und Prognosemodelle (einschließlich neuronaler Netze) verwendet und die Variablen eingegrenzt, die den Ertrag tatsächlich beeinflussen.
Wir haben festgestellt, dass das Phosphor-Timing ein wichtiger Hebel ist, und haben Boden- und Pflanzensignale identifiziert, die mit einer Genauigkeit von 70%+ einen überdurchschnittlichen Ertrag vorhersagen und eine gezieltere Düngung ermöglichen.
Carbon Credit Feasibility Sprint
Erschließung des Potenzials für Emissionsgutschriften
Könnte der Ersatz eines Begasungsmittels mit hohem Treibhausgasausstoß durch eine Alternative mit geringeren Umweltauswirkungen eine glaubwürdige Emissionsgutschrift ermöglichen, und ist dies wirtschaftlich sinnvoll?
Wir stimmten die Annahmen frühzeitig ab, quantifizierten die Emissionen mit konservativen Schätzungen und erstellten ein Finanzmodell, um die Machbarkeit unter Berücksichtigung der methodischen und marktspezifischen Einschränkungen zu testen.
Ergebnis: ein bedeutendes Reduktionspotenzial, ein glaubwürdiger Business Case und klare nächste Schritte zur Validierung und Umsetzung.
Fortgeschrittene Datenanalyse in der AgTech-Branche
Fortschrittliche Analyse unterstützt Pioniere im Geflügelgesundheitsmanagement
Unabhängige Validierung der Wirksamkeit und Verständnis der Leistungsfaktoren unter verschiedenen Bedingungen, basierend auf fast 7.000 Messungen.
Wir haben fortschrittliche Statistiken mit probabilistischer Modellierung kombiniert, um Effekte zu erfassen, die bei Standardanalysen übersehen werden, insbesondere in der Nähe der Nachweisgrenzen.
Wir haben eine starke Wirksamkeit bestätigt und einen besseren Einblick in die Leistung in Hochrisikoszenarien gewonnen, wodurch die Evidenzbasis gestärkt und die nächsten Studien gestaltet wurden.
Fortgeschrittene Datenanalyse in der AgTech-Branche
Datengestützte Einblicke für die Bodenverbesserung
Finden Sie heraus, wann und wo ein Bodenverbesserer wirkt, indem Sie große Feldversuche mit sehr unterschiedlichen Ergebnissen und mehr als 40 Variablen durchführen.
Wir verglichen “gute” mit “schlechten” Fällen, modellierten Reaktionsfaktoren mit Hilfe von Modellen des maschinellen Lernens und identifizierten Ausbringungszeitfenster und Bodeneffekte.
Das Ergebnis war eine Verlagerung von einem einheitlichen Leitfaden hin zu standortspezifischen Empfehlungen, wodurch die Konsistenz verbessert und das Risiko von Nachteilen verringert wurde.
DE 
EN 
PT 
ES