Erfolgsgeschichten von Kunden
AI in der Verfahrenstechnik
Steigerung der Effizienz durch KI
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Unser Kunde, ein innovatives KMU, wollte die betriebliche Effizienz durch die Integration von künstlicher Intelligenz in seine Prozesse verbessern. Ziel war es, die Geschwindigkeit und Qualität der Berichterstattung zu verbessern und gleichzeitig den Zeitaufwand für sich wiederholende Aufgaben zu verringern.
Herausforderung: Preparing good reports and proposals is business-critical but labor-intensive and often means repetitive work. The quality varied significantly depending on the author’s language skills, especially when multiple contributors worked on a single report. Additionally, the team lacked practical knowledge of generative AI tools like ChatGPT and how to effectively use them to improve quality and streamline report production.
Lösung: Wir arbeiteten eng mit dem Kunden zusammen, um diese Herausforderungen zu bewältigen. In maßgeschneiderten Workshops wurde das Team in fortgeschrittenen Prompting-Techniken für ChatGPT geschult, wobei der Schwerpunkt auf der Erstellung konsistenter, hochwertiger Berichte lag. Einfache, aber effektive KI-Tools wurden in die täglichen Arbeitsabläufe integriert, und ChatGPT wurde auch zur Unterstützung der Datenanalyse eingesetzt.
Das Ergebnis: The project achieved measurable outcomes. Routine reporting time decreased while the quality and consistency of language improved. This allowed the team to focus on higher-value tasks. Reports became more aligned with the company’s operational goals.
Das Team entwickelte außerdem Vertrauen und Kompetenz im Umgang mit KI-Tools, trieb kontinuierliche Verbesserungen voran und förderte eine Kultur der Innovation.
Fortgeschrittene Datenanalyse in der AgTech-Branche
Data-Driven Nutrient Management for
Enhanced Yields
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Our client aimed to understand how different nutrient management strategies impact corn yield across diverse field sites. The objective was to extract actionable insights from complex field data to enable more precise, site-specific fertilization recommendations.
Herausforderung: Managing the complexity of multiple nutrient combinations and application timings across heterogeneous field conditions. Distinguishing impactful variables from a flood of soil and tissue data collected at various crop stages.
Lösung: We used quartile-based statistical techniques and predictive modeling—including neural networks—to isolate variables strongly linked with yield. Some soil and leaf data proved particularly effective for predicting treatment response.
Das Ergebnis: The analysis revealed phosphorus timing as a key yield lever and identified soil and plant variables that predict above-median yields with over 70% accuracy. These insights now guide targeted fertilization strategies, boosting efficiency and yield while minimizing inputs and environmental footprint.
Beratung im Bereich Chemikalien
Erschließung des Potenzials für Emissionsgutschriften
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Unser Kunde musste die Durchführbarkeit der Erzeugung von Emissionsgutschriften durch den Ersatz eines Begasungsmittels mit hohem Treibhausgasanteil durch sein neues Produkt bewerten. Ziel war es, eine vorläufige Bewertung sowohl der ökologischen als auch der finanziellen Vorteile durchzuführen und gleichzeitig die Einhaltung der Methoden zur Erlangung von Emissionsgutschriften zu gewährleisten.
Herausforderung: Validierung von Treibhausgasreduzierungen bei gleichzeitiger Bewältigung der technischen und rechtlichen Komplexität. Entwicklung eines glaubwürdigen Geschäftsmodells, das auf die Marktchancen abgestimmt ist.
Lösung: In einer strengen Analyse wurden die Emissionsreduzierungen anhand konservativer Schätzungen quantifiziert. Ein Finanzmodell prognostizierte hohe Renditen, was die wirtschaftliche Tragfähigkeit der Umstellung bestätigte.
Das Ergebnis: Die Studie bestätigte das Potenzial für beträchtliche Emissionssenkungen und stellte einen überzeugenden Geschäftsfall für Emissionsgutschriften dar. Wir arbeiten nun mit dem Kunden zusammen, um diese Möglichkeiten weiter zu untersuchen und umzusetzen.
Fortgeschrittene Datenanalyse in der AgTech-Branche
Fortschrittliche Analyse unterstützt Pioniere im Geflügelgesundheitsmanagement
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Unser Kunde hat ein bahnbrechendes Produkt entwickelt, das die Darmgesundheit von Tieren ohne den Einsatz von Antibiotika revolutioniert. Er wandte sich an uns, um eine detaillierte, unabhängige Analyse seiner Daten zu erhalten, die sich auf die erfolgreiche Beseitigung eines unerwünschten Krankheitserregers bei infizierten Tieren konzentrierte. Der Datensatz umfasste fast 7.000 unabhängige Messungen aus mehreren Versuchen.
Herausforderung: The challenge was multifaceted: not only to provide independent validation of the already proven efficacy of this innovative non-antibiotic solution but also to unravel its mechanism of action across different environmental conditions. The complexity of the data, coupled with the imperative of providing statistically sound evidence of the product’s effect, demanded an approach that went beyond conventional methodologies.
Lösung: To navigate these complexities, we employed a sophisticated blend of advanced statistical analysis and probabilistic modelling. This choice was driven by the need to unearth patterns not readily visible through traditional means, particularly in understanding how the product performed in high-risk scenarios relating to pathogen concentrations. This methodological approach allowed us to validate the product’s efficacy.
Das Ergebnis: Our analysis led to groundbreaking findings. Our analysis showed that the product was exceptionally effective, especially in environments with heightened infection risks. A novel insight from our probabilistic approach evidence showing significant reduction in the presence of the pathogen in treated birds critically when assessing infections at the limits of detection using standard biological counting methods – a critical factor often overlooked in standard analyses. These birds showed a markedly lower prevalence suggesting that the product could significantly mitigate environmental contamination risks.
Fortgeschrittene Datenanalyse in der AgTech-Branche
Datengestützte Einblicke für die Bodenverbesserung
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Ein Start-up-Unternehmen versuchte, die Anwendung eines neuartigen Bodenverbesserers zu optimieren, der die Ernteerträge verbessern soll. Groß angelegte Feldversuche lieferten eine Vielzahl von Daten, die je nach Bodenart und Ausbringungsmenge sehr unterschiedliche Reaktionen zeigten.
Herausforderung: Die Ergebnisse wiesen erhebliche Schwankungen auf, wobei in einigen Fällen Ertragssteigerungen von mehr als 20% zu verzeichnen waren, in anderen jedoch Rückgänge. Es war entscheidend, die Bedingungen für gleichbleibend positive Ergebnisse zu verstehen. Hochdimensionale Daten (über 40 Boden- und Pflanzenvariablen) erschwerten die Analyse zusätzlich.
Lösung: Using comparative case analysis, statistical modeling, and neural networks, we identified key factors influencing effectiveness. Advanced modeling revealed optimal application rate “windows”—too much or too little led to diminished or negative results. Additionally, soil type influenced the enhancer’s impact, with some soils showing improved nutrient availability while others required careful rate adjustments.
Das Ergebnis: The analysis provided actionable insights, enabling a site-specific application strategy rather than a one-size-fits-all approach. The startup refined its guidelines to maximize yield benefits while minimizing risks such as soil salinity buildup or nutrient imbalances. The study also highlighted the enhancer’s potential role in stimulating beneficial microbial activity under optimal conditions.
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