Unsere Use Cases
VERSORGUNGSPFAD- UND BERATUNGSASSISTENZ
Die KI unterstützt Fallmanagement und Versorgungsberatung mit evidenzbasierten Empfehlungen. Therapie- und Versorgungsoptionen inklusive DMP und Reha werden automatisch abgeleitet. Individuelle Versorgungspfade für Versicherte basierend auf Leitlinien und internen Programmen werden erstellt. Dies ermöglicht eine schnelle und konsistente Beratung, reduziert Rückfragen und entlastet Mitarbeitende.
LLMs kombiniert mit medizinischen Wissensdatenbanken und Decision-Support-Systemen ermöglichen die automatische Generierung von Versorgungspfaden und Beratungsunterstützung.
Health
Leistung
Decision Support
Medizinische Leitlinien
ZUZAHLUNGSBEFREIUNG (HÄRTEFÄLLE) §62 SGB
Die KI unterstützt bei der Bearbeitung von Anträgen auf Zuzahlungsbefreiungen. Anträge und Nachweise werden automatisch auf Vollständigkeit und Plausibilität geprüft. Die KI-gestützte Entscheidungsunterstützung erleichtert die Sachbearbeitung. So können Fälle schneller bearbeitet werden und Rückfragen reduziert werden, da klare Entscheidungsgrundlagen vorliegen.
KI-Modelle zur Dokumentenklassifikation und Validierung prüfen Anträge automatisch auf Vollständigkeit, Plausibilität und Regelkonformität. Entscheidungs-Engines unterstützen die Sachbearbeitung mit Handlungsempfehlungen.
Health
Leistung
Document AI
Versichertendaten
AUTOMATISCHE ANALYSE VON HEIL & KOSTENPLÄNEN
Die Daten aus eingehenden Dokumenten, E-Mails oder Formularen werden automatisch erfasst. Eine KI-gestützte Analyse und Klassifikation der Inhalte inklusive Plausibilitätsprüfungen erfolgt. Es werden Handlungsempfehlungen oder Vorentscheidungen für die Sachbearbeitung generiert. Die Bearbeitung erfolgt schnell und fehlerarm mit transparenter Dokumentation und minimalem Aufwand.
LLMs in Kombination mit Dokumenten-Klassifikationsmodellen analysieren eingehende Dokumente, prüfen sie auf Plausibilität und unterstützen die Sachbearbeitung durch automatisierte Vorentscheidungen.
Health
Versorgung
LLMs
Heil- und Kostenpläne
FRÜHWARNSYSTEM ZUR KUNDENABWANDERUNG
Potenziell kündigungsgefährdete Kunden werden frühzeitig erkannt, um gezielte Bindungsmaßnahmen einzuleiten.
Churn Prediction-Modelle mit Machine Learning, die Muster in Vertrags-, Kontakt- und Verbrauchsdaten identifizieren.
Utilities
Sales & Marketing
Churn Prediction
Kundendaten
NACHFRAGEPROGNOSE BEI PREISANPASSUNGEN
Vertrags- und Verbrauchsdaten werden analysiert, um Auswirkungen von Preisanpassungen vorherzusagen. Rückfragen und Belastung im Service lassen sich so reduzieren.
Predictive Analytics und Forecasting-Modelle, kombiniert mit dynamischer Steuerung von Chatbots und FAQ-Systemen.
Utilities
Sales & Marketing
Forecasting
Kundendaten
PATENTANTRÄGE AUSFÜLLEN
Das Ausfüllen von Patentanträgen kann durch GenAI deutlich
beschleunigt werden. Durch die Implementierung einer RAG-Lösung kann
die KI auf bestehende Dokumentation zugreifen, um die Formulare
auszufüllen.
Durch den Einsatz von LLMs in Verbindung mit Retrieval-Augmented
Generation (RAG) kann auf vorhandene technische Dokumentationen,
frühere Anträge oder Richtlinien zugegriffen werden, um
Patentantragsformulare automatisch und kontextbezogen auszufüllen. Die
KI versteht strukturelle Vorgaben sowie inhaltliche Zusammenhänge und
reduziert so den manuellen Aufwand erheblich.
Manufacturing Industries
Produktentwicklung
RAG
Produkt- und Portfoliodaten
PROTOTYPENTWICKLUNG
Generative KI ermöglicht die schnelle Entwicklung neuer Produkte oder
Komponenten auf Basis definierter Vorgaben und Ziele. Damit lässt sich
der Proof-of-Concept erheblich beschleunigen und erste funktionsfähige
Prototypen können rasch bewertet werden.
LLMs in Kombination mit KI-gestützten Entwicklungsumgebungen wie
Devin, Cursor, Windsurf oder Ada ermöglichen die schnelle Umsetzung
von Produktideen in funktionale Prototypen. Auf Basis definierter
Anforderungen generieren sie Code, prüfen technische Machbarkeit und
unterstützen bei iterativer Weiterentwicklung, wodurch Proof-of-Concepts
deutlich schneller realisiert und bewertet werden können.
Manufacturing Industries
Produktentwicklung
Dokumentenanalyse
Technische Dokumentationen
PERSONALISIERTE BERATUNG (SELFSERVICE)
Mitglieder erhalten individuelle Auskünfte zu Leistungen, Zahlungen und Bescheinigungen. Die KI unterstützt Sachbearbeitende oder liefert direkte Antworten in Echtzeit. Anfragen werden kanalübergreifend über Chat, App oder E-Mail bearbeitet. Automatisierung reduziert die manuelle Recherche und beschleunigt die Bearbeitung.
Conversational AI mit LLMs ermöglicht es, Anfragen automatisch zu beantworten. RAG-Mechanismen greifen auf Mitglieds- und Vertragsdaten zurück und liefern maßgeschneiderte Antworten im Selfservice.
Health
Kundenservice
Conversational AI
Leistungsdaten
FEHLERANALYSE
Ein KI-System vergleicht automatisiert Design- und Testdaten, um
potenzielle Fehlerquellen frühzeitig aufzudecken. Anschließend schlägt es
konkrete Optimierungen vor, sodass Defekte schon in der
Prototypenphase minimiert werden können.
Datenformate – etwa SHier empfiehlt sich eine Kombination aus LLMs und klassischen
algorithmischen Ansätzen. Das System analysiert strukturierte Design-
und Testdaten, um Muster zu erkennen, die auf mögliche Fehlerquellen
hinweisen. Durch frühzeitige Identifikation und Vorschläge zur
Optimierung können Defekte bereits in der Prototypenphase reduziert
und Entwicklungszyklen effizienter gestaltet werden.atellitenbilder, geologische Karten und technische
Manufacturing Industries
Produktentwicklung
Anomalieerkennung
Produkt- und Portfoliodaten
FMEA GENERIEREN
Eine GenAI-basierte Lösung erstellt automatisch FMEA-Strukturen zur
systematischen Identifikation und Bewertung potenzieller Ausfallursachen
und Produktrisiken. Dadurch wird die Fehlerprävention vereinfacht und
die Zuverlässigkeit der Produkte steigt.
Berichte – inLLMs können aus technischen Beschreibungen, Konstruktionsdaten
und Erfahrungswerten automatisch strukturierte FMEA-Analysen
generieren. Sie identifizieren potenzielle Ausfallursachen, bewerten
deren Risiken und schlagen präventive Maßnahmen vor, wodurch die
Fehlervermeidung systematisiert und die Produktzuverlässigkeit
gesteigert wird. einem Modell. So können große Mengen heterogener Rohstoff-
Manufacturing Industries
Produktentwicklung
Text Generation, Semantic Search
Produkt- und Portfoliodaten
ERSTELLUNG VON DIAGRAMMEN
Die Erstellung von technischen Diagrammen ist ein manueller,
zeitaufwendiger Prozess. GenAI ist in der Lage, automatisch passende
Diagramme aus textuellen Beschreibungen oder Daten zur Vereinfachung
von Dokumentation und technischer Kommunikation zu generieren.
Spezialisierte multimodale LLMs in Kombination mit neuronalen
Bildgenerierungsnetzen ermöglichen die automatisierte Erstellung
technischer Diagramme aus textlichen Beschreibungen oder
strukturierten Daten. Die Modelle erfassen semantische und visuelle
Zusammenhänge, generieren präzise Visualisierungen und unterstützen
so eine effizientere Dokumentation und technische Kommunikation.
Manufacturing Industries
Produktentwicklung
Content Generation
Produkt- und Portfoliodaten
DESIGNOPTIMIERUNG
Die KI generiert Designvorschläge auf Basis definierter Ziele und
Randbedingungen und prüft gleichzeitig deren Umsetzbarkeit. Damit
verkürzen sich Iterationszyklen und Produkte können rascher an neue
Anforderungen angepasst werden.
3D-KI-Modelle in Kombination mit spezialisierten multimodalen LLMs
generieren automatisiert Designvorschläge auf Basis von Zielvorgaben,
Konstruktionsregeln und Randbedingungen. Gleichzeitig prüfen sie die
technische Umsetzbarkeit und erkennen potenzielle Konflikte
frühzeitig. Dadurch lassen sich Entwicklungszyklen verkürzen und
Produkte flexibel an neue Anforderungen anpassen.
Manufacturing Industries
Produktentwicklung
Content Generation
Produkt- und Portfoliodaten
AUTOMATISIERTE DOKUMENTATIONSERSTELLUNG
Ein LLM verarbeitet den Quellcode und generiert verständliche
Erklärungen, UML-Diagramme und Projektübersichten. Die
Entwickler:innen verbringen weniger Zeit mit dem Schreiben von
Dokumentationen und können sich auf die Weiterentwicklung der Software
konzentrieren.
Unterstützt durch Tools wie Devin, Cursor oder Windsurf sowie
Visualisierungsframeworks wie PlantUML, Mermaid oder bevel.software,
entsteht eine nahtlose Dokumentation. So entfällt manueller Aufwand, und
Entwickler:innen können sich auf die eigentliche Softwareentwicklung
konzentrieren.
Manufacturing Industries
Software Development
Entwicklungsassistent, Anomalieerkennung
Quellcode
CODE TRANSFORMATION
Viele Codebases enthalten veralteten Code, der transformiert werden
muss (z.B. von COBOL nach Java oder von Java 8 auf Java 17). LLMs
konvertieren veralteten Code oder passen Syntax und Strukturen an und
generieren einen Entwurf für den neuen Code, der ggf. von einem
Entwickler geprüft wird.
LLMs analysieren veraltete Codebases und generieren automatisiert
modernisierte Code-Entwürfe – etwa durch Anpassung von Syntax,
Strukturen oder ganzen Sprachversionen. In Kombination mit
regelbasierten Refactoring-Tools wie OpenRewrite lassen sich
Transformationsregeln konsistent anwenden. Entwickler:innen erhalten
so eine fundierte Vorlage zur weiteren Validierung und Integration.
Manufacturing Industries
Software Development
Testautomatisierung, Entwicklungsassistent
Quellcode
CODE GENERIERUNG
Auf Basis von textuellen Anforderungen erzeugt ein LLM lauffähige
Grundgerüste oder sogar funktionsfähige Module, sodass sich Teams auf
Feinschliff und Tests konzentrieren können.
LLMs wie Codex oder Anthropic Code generieren auf Basis textueller
Anforderungen automatisch lauffähige Codegrundgerüste bis hin zu
vollständigen Modulen. Unterstützt durch interaktive
Entwicklungsumgebungen wie Devin, Cursor oder Windsurf wird der
Entwicklungsprozess beschleunigt, indem Routineaufgaben
automatisiert werden.
Manufacturing Industries
Software Development
Testautomatisierung, Entwicklungsassistent
Quellcode
REFACTORING-VORSCHLÄGE IN ECHTZEIT
Während des Programmierens erkennt die KI ineffiziente oder veraltete
Codepassagen und schlägt automatisch optimierte Varianten vor.
Generative KI unterstützt damit den Softwareentwicklungsprozess als
Copilot, um die individuelle Produktivität der Entwickler:Innen zu
optimieren.
LLMs wie Codex oder Anthropic Code erkennen während des
Programmierens ineffiziente oder veraltete Codeabschnitte und schlagen
automatisch optimierte Varianten vor. In Kombination mit interaktiven
Entwicklungsassistenten wie Devin, Cursor oder Windsurf agiert die KI als
produktiver Copilot, der Entwickler:innen kontextbezogen unterstützt und
die Softwarequalität sowie individuelle Produktivität spürbar steigert.
Manufacturing Industries
Software Development
Dokumentenanalyse, Entwicklungsassistent
Quellcode, IT Documentation
AUTOMATISIERTE TESTFALL GENERIERUNG
Anhand der Codebase und möglicher Nutzerszenarien erstellt ein LLM
Testfälle und Skripte, die Fehlerquellen früh aufdecken und Regressionen
verhindern. Damit kann die Testabdeckung und die frühzeitige
Fehlererkennung verbessert werden.
LLMs generieren auf Basis der bestehenden Codebase und definierter
Nutzerszenarien automatisiert Testfälle und Testscripte. Unterstützt
durch Entwicklungsassistenten wie Devin, Cursor oder Windsurf lassen
sich so potenzielle Fehlerquellen frühzeitig identifizieren und
Regressionen vermeiden. Dies erhöht die Testabdeckung, verbessert die
Softwarequalität und entlastet Entwicklungsteams im Testing-Prozess.
Manufacturing Industries
Software Development
Testautomatisierung, Entwicklungsassistent
IT Documentation, Quellcode
USER STORY ENTWÜRFE SCHREIBEN
Mit GenAI werden aus vorhandenen Anforderungen schnell strukturierte
User Story Entwürfe erstellen, was Planungsprozesse beschleunigt und
Dokumentation vereinfacht
LLMs analysieren natürlichsprachlich formulierte Anforderungen und
generieren daraus strukturierte User Stories nach gängigen Standards
inklusive Akzeptanzkriterien. Durch die semantische Erfassung von
Kontext und Intention unterstützt die KI eine konsistente, automatisierte
Anforderungsdokumentation und beschleunigt die Übergabe in agile
Planungs- und Entwicklungstools.
Manufacturing Industries
Software Development
Testautomatisierung, Entwicklungsassistent
IT Documentation
GENERIERUNG VON BOILERPLATE
Ein LLM-basierter Assistent für Projekt-Setup erzeugt automatisch
vordefinierte Code- oder Textbausteine, wodurch sich wiederkehrende
Elemente effizient erstellen lassen und Entwicklungsprozesse spürbar
schneller werden. Dies reduziert die Setup-Zeit eines neuen Projektes und
ermöglicht eine schnellere Time-to-Market.
LLMs generieren auf Basis projektspezifischer Vorgaben automatisch
Boilerplate-Code und standardisierte Textbausteine für das Projekt-
Setup. In Kombination mit KI-gestützten Entwicklungsumgebungen wie
Devin, Cursor, Windsurf oder Codex lassen sich wiederkehrende
Strukturen, etwa Konfigurationsdateien, API-Gerüste oder Deployment-
Skripte, effizient erzeugen.
Manufacturing Industries
Software Development
Entwicklungsassistent
API-Spezifikationen
AUTOMATISIERTE CODE REVIEWS
Der Code wird mithilfe von LLMs automatisch auf potenzielle Bugs,
Sicherheitsschwachstellen und suboptimalen Code geprüft. Die LLMs
können hierbei durch Prompt Engineering auf verschiedene Aspekte den
Fokus richten, beispielsweise Vorschläge zur Performance-Optimierung zu
finden. Moderne LLMs mit großen Kontextfenstern (1M+ Token) können je
nach Programmiersprache bis zu 100.000 Zeilen Code auf einmal
verarbeitet werden.
Moderne LLMs analysieren umfassende Codebases automatisiert auf Bugs,
Sicherheitslücken und ineffiziente Strukturen. Durch gezieltes Prompt Engineering lassen
sich spezifische Analyseziele wie Performance-Tuning oder Security-Hardening
adressieren. Unterstützt durch Entwicklungsassistenten wie Devin, Cursor oder
Windsurf wird der Code kontinuierlich überprüft und mit Optimierungsvorschlägen
angereichert für höhere Codequalität und weniger technische Schulden.
Manufacturing Industries
Software Development
Entwicklungsassistent
Quellcode
SICHERHEITS- UND COMPLIANCE CHECKS
Das LLM überwacht den Code kontinuierlich auf potenzielle Sicherheitslücken oder lizenzrechtliche Verstöße. Gleichzeitig können Stellen identifiziert werden, die noch keine akute Gefahr darstellen, aber in der Zukunft gefährlich werden könnten.
LLMs analysieren den Quellcode kontinuierlich auf sicherheitsrelevante Schwachstellen, potenzielle Lizenzverstöße und technische Schulden. Durch semantisches Verständnis und kontextbezogene Bewertung können nicht nur akute Risiken erkannt werden, sondern auch potenzielle Problemstellen, die langfristig sicherheitskritisch werden könnten. So wird eine proaktive Compliance- und Sicherheitsprüfung direkt im Entwicklungsprozess ermöglicht.
Manufacturing Industries
Software Development
Semantic Search, Dokumentenanalyse
Quellcode, Sicherheitsrichtlinien
GENERIERUNG VON MARKETINGTEXTEN
Die KI unterstützt Marketingabteilungen durch die Generierung von zielgruppenrelevanten Texten für Kampagnen, Websites oder Broschüren. So können Content-Produktion und -Anpassung deutlich beschleunigt werden.
LLMs generieren Marketingtexte basierend auf Produktinformationen und Zielgruppendaten. Die KI kann Tonalität, Länge und Struktur anpassen, um Inhalte für verschiedene Kanäle zu optimieren.
Manufacturing Industries
Sales & Marketing
RAG
Produkt- und Portfoliodaten
AUTOMATISIERTE LEAD-QUALIFIZIERUNG
Mit Hilfe von KI werden Leads automatisch vorqualifiziert. Dabei werden z. B. Daten aus CRM-Systemen analysiert und mit externen Informationen angereichert, um Verkaufspotenziale schneller zu identifizieren.
LLMs verarbeiten Kundendaten aus CRM-Systemen, reichern sie mit externen Quellen an und bewerten Leads anhand vordefinierter Kriterien. So werden Vertriebsteams entlastet und können sich auf die vielversprechendsten Kontakte konzentrieren.
Manufacturing Industries
Sales & Marketing
CRM-Integration
CRM
MARKT- UND WETTBEWERBSANALYSEN
Generative KI unterstützt die Analyse von Märkten und Wettbewerbern durch automatisierte Auswertung externer Quellen. So können Trends frühzeitig erkannt und Handlungsempfehlungen abgeleitet werden.
LLMs in Kombination mit RAG und Web-Scraping analysieren externe Quellen wie Marktberichte, Websites und Nachrichten. Erkenntnisse werden verdichtet und in strukturierter Form bereitgestellt.
Manufacturing Industries
Sales & Marketing
RAG
Marktdaten
ERSTELLUNG VON VERTRIEBSPRÄSENTATIONEN
Die Erstellung von Vertriebspräsentationen wird durch KI automatisiert. Basierend auf Produktinformationen und CRM-Daten werden Inhalte strukturiert aufbereitet und in Präsentationsfolien überführt.
LLMs in Kombination mit Präsentations-Frameworks strukturieren Inhalte aus CRM- und Produktdaten. Die Ergebnisse werden automatisiert in Präsentationsfolien transformiert.
Manufacturing Industries
Sales & Marketing
Content Generation
CRM
SOCIAL MEDIA CONTENT CREATION
Mit KI lassen sich automatisiert Inhalte für Social Media erstellen. Neben Texten können auch Bild- und Video-Inhalte generiert und an verschiedene Plattformen angepasst werden.
Multimodale LLMs erstellen Social-Media-Inhalte inklusive Text, Bild und Video. Inhalte werden plattformspezifisch angepasst und können automatisch geplant und ausgespielt werden.
Manufacturing Industries
Sales & Marketing
Content Generation
Social-Media-Analytics
LEADQUALIFIZIERUNG
Ein LLM analysiert alle offenen Verkaufschancen im CRM. Anhand der Daten werden Leads priorisiert und Vertriebsteams werden bei der fokussierten Ansprache unterstützt. Hierbei werden multiple Datenquellen analysiert und für die Evaluation verwendet, wie beispielsweise News-Feeds, historische Daten und aktuelle Informationen aus dem CRM.
Ein LLM bewertet Verkaufschancen im CRM durch Analyse strukturierter und unstrukturierter Datenquellen (z. B. CRM, Newsfeeds, Historie) und priorisiert Leads automatisch.
Manufacturing Industries
Sales & Marketing
Semantic Search
CRM
SIMPLIFIED OFFER2ORDER
Ein generatives KI-System interpretiert Kundenanforderungen, entwirft automatisch ein optimal zugeschnittenes Angebot und überführt es bei Annahme nahtlos in den Bestellvorgang. So wird die Durchlaufzeit deutlich reduziert und Fehlerrisiken sinken, was zu höherer Kundenzufriedenheit und gesteigertem Umsatz führt.
Ein Multiagentensystem interpretiert Kundenanforderungen, generiert automatisiert Angebotsentwürfe und integriert diese direkt in den Bestellprozess.
Manufacturing Industries
Sales & Marketing
Multi-Agent-Systeme
CRM
MARKTANALYSE
Durch das Auswerten großer Datenmengen zu Trends, Mitbewerbern und Kundenbedürfnissen liefert GenAI schnelle Einblicke in neue Marktchancen. Dies kann anhand von definierten Frameworks (z.B. STEEPL) aufbereitet werden, sodass Trends frühzeitig erkannt werden können.
Ein GenAI-System extrahiert aus strukturierten und unstrukturierten Datenquellen markt- und wettbewerbsrelevante Informationen. Anhand definierter Frameworks wie STEEPL werden Trends systematisch klassifiziert, bewertet und für strategische Entscheidungen aufbereitet.
Manufacturing Industries
Marketing
RAG
Kundendaten
ERSTELLUNG VON TEXTINHALTEN
LLMs können große Textmengen zu spezifischen Themengebieten automatisiert generieren. So können Content-Marketing-Teams schneller hochwertige Inhalte erstellen, die auf Zielgruppen zugeschnitten sind.
LLMs generieren Textinhalte auf Basis von Produktinformationen, Zielgruppendaten und relevanten Quellen. Die Inhalte können in Tonalität, Länge und Format flexibel angepasst werden.
Manufacturing Industries
Marketing
RAG
Produkt- und Portfoliodaten
WETTBEWERBS-MONITORING
GenAI-Systeme analysieren kontinuierlich Wettbewerbsinformationen aus externen Quellen. Dadurch werden Marktbewegungen schneller sichtbar und Handlungsempfehlungen können zeitnah abgeleitet werden.
LLMs mit Web-Scraping analysieren Wettbewerber-Webseiten, Marktberichte und Newsfeeds. Ergebnisse werden verdichtet und strukturiert bereitgestellt.
Manufacturing Industries
Marketing
Semantic Search
Marktdaten
AUTOMATISIERTE SENTIMENT-ANALYSE
Ein GenAI-System wertet Kundenfeedback, Social-Media-Beiträge und weitere Textquellen automatisch aus, um die Stimmungslage zu erkennen und Trends im Kundenverhalten zu erfassen.
Ein LLM mit Sentiment-Analyse wertet große Mengen unstrukturierter Daten wie Kundenfeedback oder Social Media Posts automatisiert aus und erkennt Trends und Muster.
Manufacturing Industries
Marketing
Sentiment-Analyse, Text Mining
Kundendaten
PRÄVENTION VON KUNDENABWANDERUNGEN
Durch die Analyse von Kundendaten können gefährdete Kunden frühzeitig erkannt werden. GenAI schlägt passende Maßnahmen zur Bindung vor, um Abwanderungen zu reduzieren.
Ein LLM analysiert CRM-Daten, Transaktionshistorien und Kundenverhalten, um gefährdete Kunden frühzeitig zu identifizieren. Darauf basierend werden Retention-Maßnahmen vorgeschlagen.
Manufacturing Industries
Marketing
Predictive Analytics, CRM-Integration
CRM
AUTOMATISCHE GENERIERUNG VON PRODUKTTEXTEN
Produkttexte werden automatisch auf Basis von Produktdatenbanken, Technischen Spezifikationen und bestehenden Inhalten generiert. Dies reduziert den manuellen Aufwand erheblich.
LLMs generieren automatisch Produktbeschreibungen durch Analyse von Produktdatenbanken, Spezifikationen und bestehenden Inhalten. Inhalte werden für verschiedene Kanäle optimiert.
Manufacturing Industries
Marketing
Text Generation, Dokumentenanalyse
Produkt- und Portfoliodaten
AUTOMATISCHE GENERIERUNG VON PRODUKTBILDERN
GenAI erstellt automatisch Produktbilder durch Text-to-Image-Modelle oder die Bearbeitung vorhandener Bilddaten. So können visuelle Inhalte schnell und in hoher Qualität erzeugt werden.
Multimodale GenAI-Modelle (Text-to-Image) erstellen automatisiert Produktbilder. Bilddatenbanken und bestehende Assets können einbezogen und angepasst werden.
Manufacturing Industries
Marketing
Content Generation
Produkt- und Portfoliodaten
PERSONALISIERTE PRODUKTPRÄSENTATIONEN
Auf Basis von Kundendaten und Präferenzen erstellt GenAI individualisierte Produktpräsentationen. Inhalte, Layouts und Bilder werden automatisch angepasst, um maximale Relevanz zu erzielen.
LLMs in Kombination mit Präsentations-Frameworks und multimodalen Systemen generieren automatisiert individualisierte Produktpräsentationen.
Manufacturing Industries
Marketing
Multimodale Modelle
Präsentationsvorlagen
DIGITALE ASSISTENZ BEI DER EINARBEITUNG
Mitarbeiter, die an einem Montage- oder Fertigungsarbeitsplatz eingearbeitet werden, erhalten die für sie wesentlichen Informationen von einem digitalen Assistenten. Der Zugriff auf wichtige Informationen per Chatbot reduziert den Aufwand in der Einarbeitung und sorgt dafür, dass neues Personal schneller produktiv gemacht werden kann.
LLMs in Kombination mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) stellen neuen Mitarbeitenden kontextbezogene Informationen direkt am Montage- oder Fertigungsarbeitsplatz bereit – etwa über einen Chatbot. Die KI greift auf vorhandene Arbeitsanweisungen, Sicherheitsvorgaben oder Schulungsunterlagen zu und beantwortet gezielt Fragen.
Manufacturing Industries
Werkassistenzsysteme
RAG, Chatbots
Schulungsunterlagen
OPTIMIERTE LAYOUTPLANUNG
Eine ergonomische Gestaltung der Arbeitsplätze führt zu weniger Ausfällen und hat positive Auswirkungen auf die Gesundheit der Belegschaft. Ein multimodales LLM bewertet Arbeitsplätze automatisch nach ergonomischen Kriterien und liefert Verbesserungsvorschläge.
Multimodale LLMs analysieren visuelle und textuelle Arbeitsplatzdaten und bewerten diese automatisiert anhand ergonomischer Kriterien. Durch die Erkennung potenzieller Belastungsfaktoren und das Ableiten konkreter Verbesserungsvorschläge wird die Arbeitsplatzgestaltung optimiert.
Manufacturing Industries
HR
Ergonomieanalyse
Arbeitsplatzdaten
ERGONOMIEANALYSE
Produktdatenblätter enthalten wichtige Informationen, sind jedoch in der Regel sehr ausführliche Dokumente. Durch die Nutzung von LLMs werden vordefiniert Informationen aus Produktdatenblätter von Zulieferern extrahiert und in allen relevanten Umsystemen (z.B. ERP, PLM, usw.) gespeichert. Wenn Diskrepanzen festgestellt werden, können Änderungsvorschläge gemacht werden.
Mithilfe von multimodalen LLMs in Kombination mit OCR und spezialisierten Vision Services wie Textract, Form Recognizer oder Document Insights werden strukturierte Informationen automatisiert aus umfangreichen Produktdatenblättern extrahiert. Relevante Datenpunkte werden in nachgelagerte Systeme wie ERP oder PLM überführt. Bei Unstimmigkeiten erkennt das System potenzielle Diskrepanzen und generiert proaktiv Änderungsvorschläge.
Manufacturing Industries
Fabrikplanung
Document AI, OCR/IDP
Datenblätter
DATENEXTRAKTION AUS PRODUKTDATENBLÄTTERN
Mitarbeiter, die an einem Montage- oder Fertigungsarbeitsplatz eingearbeitet werden, erhalten die für sie wesentlichen Informationen von einem digitalen Assistenten. Der Zugriff auf wichtige Informationen per Chatbot reduziert den Aufwand in der Einarbeitung und sorgt dafür, dass neues Personal schneller produktiv gemacht werden kann.
LLMs in Kombination mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) stellen neuen Mitarbeitenden kontextbezogene Informationen direkt am Montage- oder Fertigungsarbeitsplatz bereit – etwa über einen Chatbot. Die KI greift auf vorhandene Arbeitsanweisungen, Sicherheitsvorgaben oder Schulungsunterlagen zu und beantwortet gezielt Fragen.
Manufacturing Industries
Fabrikplanung
RAG, Chatbots
Arbeitsanweisungen, Sicherheitsvorgaben
DIGITALE ASSISTENZ AM ARBEITSPLATZ
Ein LLM nutzt RAG, um arbeitsplatzbezogene Nutzersignale mit relevanten Dokumenten zu verknüpfen und daraus automatisch kontextspezifische Schulungsinhalte zu generieren. So entsteht eine adaptive, skalierbare Einarbeitung ohne manuelles Prompting.
Ein LLM nutzt RAG, um arbeitsplatzbezogene Nutzersignale mit relevanten Dokumenten zu verknüpfen und daraus automatisch kontextspezifische Schulungsinhalte zu generieren. So entsteht eine adaptive, skalierbare Einarbeitung ohne manuelles Prompting.
Manufacturing Industries
Werkassistenzsysteme
RAG
Nutzersignale
GEZIELTE INCIDENTBASIERTE EINARBEITUNG
In komplexen Montageprozessen passieren oft Fehler. Durch die Auswertung von Montageanleitungen und die Analysen von historischen Montagefehlern kann eine Lösung mit LLMs bei neuen Montageprozessen Warnungen zu potentiellen Fehlern erstellt werden.
Multimodale LLMs verknüpfen Montageanleitungen mit historischen Fehlerdaten, während klassische ML-Verfahren Muster und Anomalien identifizieren. So können bei neuen Montageprozessen potenzielle Fehlerquellen frühzeitig erkannt und präventive Warnungen generiert werden.
Manufacturing Industries
Werkassistenzsysteme
Machine Learning, Anomalieerkennung
Fehlerdaten
PRÄVENTIVE FEHLERVORHERSAGE
Arbeitsanweisungen liegen meistens in nur einer Sprache vor. Diese Sprachbarriere kann zu Fehlern in den Arbeitsprozessen führen. LLMs sind in der Lage, Arbeitsanweisungen in eine Vielzahl an Sprachen zu übersetzen, was die Fehleranfälligkeit des Prozesses reduziert.
LLMs übertragen technische Arbeitsanweisungen mithilfe kontextsensitiver Sprachmodelle in verschiedene Zielsprachen. Dabei wahren sie die semantische Präzision und Terminologie, wodurch sprachbedingte Fehlinterpretationen reduziert werden.
Manufacturing Industries
Werkassistenzsysteme
Machine Translation
Prozessdokumente
MULTILINGUALE UNTERSTÜTZUNG
Um den Output eines Prozesses / einer Maschine zu optimieren werden die zentralen Maschinenparameter (wie etwa die Vorschubgeschwindigkeit in der spanenden Fertigung) analysiert und unter Berücksichtigung der Qualitätsparameter Verbesserungen vorgeschlagen.
Simulationsverfahren analysieren Prozessdaten in Echtzeit und modellieren den Einfluss zentraler Maschinenparameter auf Produktqualität und Taktzeit. Auf Basis physikalischer Modelle oder datengetriebener Simulationen werden gezielte Optimierungsvorschläge generiert.
Manufacturing Industries
Fertigungsprozessoptimierung
Prozessanalyse
Maschinendaten
OPTIMIERUNG VON MASCHINENPARAMETERN
GenAI-Systeme können Fertigungsprozesse durch Simulationen verbessern, indem sie mögliche Szenarien durchspielen und dadurch Effizienzsteigerungen ermöglichen.
Simulationsverfahren in Kombination mit KI-gestützten Optimierungsmodellen ermöglichen eine präzise Analyse und Verbesserung von Fertigungsprozessen.
Manufacturing Industries
Fertigungsprozessoptimierung
Prozessanalyse
Maschinendaten
PROZESSOPTIMIERUNG DURCH SIMULATION
GenAI-Systeme können Fertigungsprozesse durch Simulationen verbessern, indem sie mögliche Szenarien durchspielen und dadurch Effizienzsteigerungen ermöglichen.
Simulationsverfahren in Kombination mit KI-gestützten Optimierungsmodellen ermöglichen eine präzise Analyse und Verbesserung von Fertigungsprozessen.
Manufacturing Industries
Fertigungsprozessoptimierung
Prozessanalyse
Produktionsdaten
AUTONOME FAHRERLOSE TRANSPORTSYSTEME
Fahrerlose Transportsysteme (FTS) können durch GenAI autonom navigieren und auf veränderte Situationen reagieren, z. B. durch Umfahren von Hindernissen oder dynamische Anpassung der Routen.
Autonome FTS nutzen multimodale KI-Systeme, um Sensordaten (Lidar, Kameras, Radar) in Echtzeit zu verarbeiten. Sie kombinieren klassische Pfadplanungsalgorithmen mit LLM-basierten Entscheidungsmodellen, um auch in dynamischen Umgebungen zuverlässig zu navigieren.
Manufacturing Industries
Robotik & Automatisierung
Autonome Systeme
Sensordaten
PERSONALEINSATZPLANUNG
Personalplanung ist ein komplexer Prozess, der von vielen Faktoren wie Urlaub, Krankheitsausfällen und Nachfrage abhängig ist. Basierend auf den Produktionsplänen, den Qualifikationen der Mitarbeiter und Verfügbarkeiten werden Vorschläge für Personaleinsatzpläne gemacht.
LLMs verarbeiten strukturierte Planungsdaten sowie unstrukturierte Eingaben wie Freitext aus Urlaubsanträgen oder Krankmeldungen mittels natürlicher Sprachverarbeitung. Durch semantische Kontextanalyse und regelbasiertes Prompting generieren sie adaptive Personaleinsatzpläne, die Qualifikationen, Verfügbarkeiten und Produktionsbedarfe dynamisch berücksichtigen.
Manufacturing Industries, Utilities
PPS
Workforce Planning
Produktionsdaten
WARTUNGSDOKUMENTE CHATBAR MACHEN
Wartungsdokumente können teilweise sehr umfangreich und komplex sein, was dazu führt, dass sie nicht immer genau gelesen werden. Durch den Aufbau einer RAG-Pipeline können die relevantesten Stellen eines Dokumentes erfasst werden, um den Wartungsmitarbeitern die Informationssuche zu erleichtern.
Mittels OCR und IDP werden Wartungsdokumente strukturiert erfasst, während eine RAG-Architektur in Kombination mit einem LLM die kontextrelevanten Passagen extrahiert und über eine Chat-Schnittstelle zugänglich macht. Wartungspersonal kann so gezielt Fragen stellen und erhält präzise, dokumentengestützte Antworten in Echtzeit – ohne manuelle Suche in umfangreichen PDF-Dokumenten.
Manufacturing Industries
Wartung & Instandhaltung
RAG, LLMs, OCR/IDP
Wartungsdokumente
WARTUNGSPLÄNE
Die Priorisierung von Wartungseinsätzen kann durch eine Vielzahl an Faktoren beeinflusst werden. Ein AI-basiertes System kann hier unterstützen, indem auf Basis von historischen Daten ein Ranking erstellt wird, welche Einsätze als erstes durchgeführt werden müssen. Durch eine Erweiterung um einen Chatbot können zusätzliche Fragen zu den Einsätzen und der Planung gestellt werden.
Predictive-Maintenance-Modelle analysieren historische Maschinen- und Sensordaten, um wahrscheinliche Ausfallzeiten zu prognostizieren. In Kombination mit Optimierungsalgorithmen wird daraus ein priorisiertes Wartungsranking erstellt, das Einsatzzeitpunkt, Kritikalität und Ressourcenkapazitäten berücksichtigt.
Manufacturing Industries
Wartung & Instandhaltung
Predictive Analytics, ML, Optimierungsalgorithmen
Sensordaten, Maschinendaten
COPILOT ZUR KPI-OPTIMIERUNG UND ABLEITUNG VON MAßNAHMEN
Der Copilot hilft der Produktionsleitung dabei die Ursachen von Kennzahlenveränderungen / -abweichungen zu identifizieren und schlägt mögliche Maßnahmen zur Verbesserung vor.
Klassische ML-Modelle erkennen Abweichungsmuster in Produktionskennzahlen und analysieren deren Ursachen. In Kombination mit LLMs werden diese Erkenntnisse in verständliche Erklärungen überführt und automatisiert Handlungsempfehlungen generiert.
Manufacturing Industries
Produktionsmanagement
Machine Learning, KPI-Analyse
Produktionsdaten, KPI-Daten
SCHULUNGSOPTIMIERUNG
Auf Basis der Produktionsdaten und den Informationen über die Belegschaft werden potentielle Lücken in der Qualifikation der Mitarbeitenden erkannt und mögliche Schulungsinitiativen vorgeschlagen.
LLMs analysieren Produktionsdaten, Qualifikationsprofile und Kompetenzanforderungen semantisch, um Qualifikationslücken zu identifizieren. Durch kontextuelle Verarbeitung dieser Informationen werden gezielt Schulungsbedarfe erkannt und passende Weiterbildungsinitiativen vorgeschlagen.
Manufacturing Industries
Produktionsmanagement
Semantic Search
Produktionsdaten
PRÜFUNG DER BESCHAFFENHEIT VON BAUTEILEN
Der Montageprozess wird per Kamera überwacht. Sollten Bauteile fehlerhaft montiert werden, wird in Echtzeit eine Warnung ausgelöst, damit der Fehler korrigiert werden kann. Auf der Basis dieser Daten werden automatisiert Fehlerberichte erstellt.
CNN-basierte Bildverarbeitungssysteme erfassen und analysieren Montageprozesse in Echtzeit. Multimodale LLMs interpretieren diese visuellen Daten im Kontext technischer Anweisungen und erzeugen automatisiert Fehlerberichte bei Abweichungen. Fehlerhafte Montageschritte werden sofort erkannt und durch Live-Warnungen adressiert.
Manufacturing Industries
Qualitätsmanagement
Computer Vision
Kameradaten, Fehlerdaten
ÜBERPRÜFUNG DER KORREKTHEIT DER FERTIGUNGS- UND MONTAGEPROZESSE
Sollten zum Beispiel Reklamationen bei Kunden auftreten, durchsucht der Copilot unterschiedliche Prüfprotokolle, Qualitätsreports oder andere qualitätsrelevante Dokumente und sucht nach möglichen Ursachen.
Eine RAG-Architektur kombiniert Vektorsuche und LLM, um qualitätsrelevante Dokumente wie Prüfprotokolle, Reports und Reklamationsdaten semantisch zu analysieren. Der Copilot identifiziert darin potenzielle Ursachen für Kundenreklamationen und liefert kontextbasierte Erklärungen.
Manufacturing Industries
Qualitätsmanagement
RAG, Semantic Search
Prüfprotokolle
COPILOT ZUR DURCHSUCHUNG VON REPORTS
Ein Computer-Vision-System mit neuronalen Netzen oder multimodalen LLMs prüft, ob Mitarbeiter persönliche Schutzausrüstung (PSA) wie Helme, Schutzbrillen oder Handschuhe tragen. Bei fehlender PSA wird automatisch eine Warnung inklusive Bericht an den Sicherheitsbeauftragten gesendet.
Vision Services mit integrierter Objekterkennung erkennen in Echtzeit das Tragen von persönlicher Schutzausrüstung (PSA) wie Helmen oder Handschuhen. Fehlt ein vorgeschriebenes Element, wird automatisch ein Alarm ausgelöst und ein strukturierter Bericht an die Sicherheitsverantwortlichen gesendet.
Manufacturing Industries
Qualitätsmanagement
RAG
Reports
ERKENNUNG VON SICHERHEITSVERSTÖßEN Z.B. FEHLENDE PSA
Ein Computer-Vision-System mit neuronalen Netzen oder multimodalen LLMs prüft, ob Mitarbeiter persönliche Schutzausrüstung (PSA) wie Helme, Schutzbrillen oder Handschuhe tragen. Bei fehlender PSA wird automatisch eine Warnung inklusive Bericht an den Sicherheitsbeauftragten gesendet.
Vision Services mit integrierter Objekterkennung erkennen in Echtzeit das Tragen von persönlicher Schutzausrüstung (PSA) wie Helmen oder Handschuhen. Fehlt ein vorgeschriebenes Element, wird automatisch ein Alarm ausgelöst und ein strukturierter Bericht an die Sicherheitsverantwortlichen gesendet.
Manufacturing Industries
Arbeitsschutz & Sicherheit
Computer Vision
PSA-Daten
SERVICE-TICKET PRIORISIERUNG
Einige Tickets sind dringlicher als andere. LLMs können die Inhalte der Tickets analysieren und mit historischen Daten vergleichen. Durch eine Kombination mit Informationen aus dem CRM (potentieller Umsatzausfall, Größe des Kunden etc.) kann dem Ticket eine Priorität zugewiesen werden.
LLMs analysieren Ticketinhalte semantisch und gleichen sie über APIs mit CRM-Daten ab (z. B. Kundenwert, Umsatzrelevanz). Auf Basis dieser Kontextdaten wird automatisiert eine priorisierte Einordnung vorgenommen.
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Aftersales & Service
CRM-Integration, Semantic Search
CRM
AUTOMATISIERTE GARANTIE- UND KULANZPRÜFUNG
Ein KI-System prüft Rechnungen, Kauf- und Garantiedaten, um schnell zu entscheiden, ob ein Servicefall auf Garantie läuft oder kostenpflichtig ist. Gegebenenfalls können in Ergänzung dazu Bilder (z.B. von Produktschäden) mit einem multimodalen LLM ausgewertet werden. Dadurch wird der Verarbeitungsprozess deutlich beschleunigt, was sich positiv auf die Kundenzufriedenheit auswirkt.
Ein multimodales LLM kombiniert Text- und Bildverarbeitung, um Garantieansprüche auf Basis von Rechnungen, Produktbildern und historischen Daten via RAG zu prüfen. Individuelle Bilderkennungsmodelle erfassen sichtbare Schäden, wodurch Servicefälle automatisch klassifiziert und deutlich schneller bearbeitet werden können.
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Aftersales & Service
RAG, Semantic Search
Rechnungen
SERVICE-TICKET ANREICHERUNG
Das Erstellen von Tickets kann bei hohem Volumen eine große zeitliche Belastung darstellen. Ein LLM kann als Copilot beim Erstellen eines Service-Tickets anhand der vorliegenden Meldungen zur Maschine das Ticket inhaltlich füllen, sodass die Mitarbeiter:Innen nur noch den Entwurf anpassen müssen.
Ein LLM analysiert automatisch Maschinenmeldungen und generiert daraus vorbefüllte Service-Tickets. Durch die Anbindung an Maschinendaten können relevante Inhalte wie Fehlercodes oder Statusmeldungen integriert werden.
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Aftersales & Service
Machine Data Processing, Copilot
Maschinendaten, Fehlerdaten
WARTUNGSVORSCHLÄGE
Durch eine Auswertung von IoT-Daten können Wartungsbedarfe identifiziert werden (z.B. mit Machine Learning). Ein LLM ergänzt die Wartungsbedarfe durch passende Maßnahmen und Ersatzteile. Als Weiterentwicklung könnte ein KI-Agent ebenfalls verfügbare Slots in Werkstätten suchen und dem Kunden vorschlagen.
ML-Algorithmen erkennen wartungsrelevante Anomalien in IoT-Daten. Ein LLM generiert daraus passende Maßnahmen und Ersatzteillisten. Über Schnittstellen kann ein KI-Agent verfügbare Werkstatt-Slots identifizieren und automatisiert Wartungstermine vorschlagen.
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Aftersales & Service
Machine Learning
IoT-Daten
ERSATZTEILASSISTENT
Die Identifizierung des passenden Ersatzteils kann kompliziert sein. Ein System, das Bilder des Schadens verarbeiten und mit Informationen aus der Produktdatenbank kombiniert, kann schnell das richtige Ersatzteil identifizieren. Dies kann beispielsweise als Vorschlag implementiert werden, sodass der Mensch eine finale Einschätzung treffen kann.
Individuelle Bilderkennungsmodelle analysieren Schadensbilder und gleichen sie über APIs mit Produkt- und Ersatzteildatenbanken ab. So werden passende Ersatzteile automatisiert identifiziert und als Vorschlag zur finalen Prüfung bereitgestellt.
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Aftersales & Service
Dokumentenanalyse, BOM-Interpretation
Produkt- und Portfoliodaten,
RETROFIT ANALYSE
Ein LLM analysiert die BOM des Retrofits, um den Zweck des Retrofits und damit einhergehend einen passenden Titel samt Beschreibung herzuleiten. Hierbei wird die Fähigkeit von LLMs genutzt, um Informationen aus komplexen Dokumenten zu extrahieren.
Ein LLM extrahiert aus der Stückliste (BOM) semantische Zusammenhänge und generiert automatisch den Retrofit-Zweck samt Titel und Beschreibung.
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Aftersales & Service
Dokumentenanalyse, BOM-Interpretation
Stücklisten (BOM)
KI-GESTÜTZTE STAMMDATENPFLEGE
Dimensionen von Ladungsträgern von Zulieferern werden per Kamera erkannt, extrahiert und im WMS / ERP aktualisiert. Alternativ können Informationen aus Datenblättern extrahiert oder auf Etiketten erfasst werden.
Variante A (OCR, CV, LLM): CV und OCR erfassen Maße und Texte, LLMs strukturieren die Daten kontextsensitiv und aktualisieren automatisiert WMS-/ERP-Stammdaten. Variante B (CV, multimodales LLM): Ein multimodales LLM interpretiert visuelle Eingaben wie Ladungsträgerbilder direkt, extrahiert relevante Maße und überführt diese automatisiert in ERP-/WMS-Stammdaten.
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Supplychain & Logistik
Computer Vision, LLMs, OCR/IDP
Datenblätter
WARENEINGANGSPLANUNG
Die Wareneingangsplanung hängt von der Koordination der Annahmefenster ab. Ein Multi-Agent System kann hier in Echtzeit Optimierungen vornehmen, beispielsweise durch die Auswertung von Faktoren wie Verkehr, Wetter oder Mitteilungen der Versanddienstleister.
Ein Event-basiertes Scheduling-System nutzt GPS-Daten und externe Ereignisse (z. B. Verkehr, Wetter), um Ankunftszeiten dynamisch zu steuern. LLMs extrahieren Schlüsselinformationen aus Versandmeldungen und ergänzen so die Entscheidungslogik.
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Supplychain & Logistik
Event-basiertes Scheduling, GPS-Daten
GPS-Daten
INTELLIGENTE WARENEINGANGSPRÜFUNG
Automatisierte Qualitätskontrolle von eingehenden Waren und deren Umverpackung durch Kameradaten. Werden potenzielle Mängel oder Abweichungen der Verpackungsrichtlinien erkannt, werden diese mit der Sendungsnummer vermerkt.
Ein Vision Service erfasst visuelle Merkmale eingehender Waren und Verpackungen, ein multimodales LLM interpretiert Abweichungen kontextbasiert. Werden Mängel oder Verstöße gegen Verpackungsrichtlinien erkannt, werden diese automatisch dokumentiert und der Sendungsnummer zugeordnet.
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Supplychain & Logistik
Computer Vision
Kameradaten
BILDBASIERTE FORTLAUFENDE INVENTARISIERUNG
Ladungsträger oder Artikel im Lager werden per Video aufgenommen und von KI analysiert, um festzustellen, welche Artikel (in welcher Menge) auf welchem Ladungsort liegen. Diese Informationen werden automatisiert mit den Informationen im ERP / WMS abgeglichen.
OpenCV-basierte Videosysteme erfassen Lagerbewegungen visuell und analysieren Artikel, Mengen und Positionen in Echtzeit. Die erkannten Daten werden automatisiert mit den Beständen im ERP- oder WMS-System abgeglichen.
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Lagerorganisation
ERP/WMS-Integration
ERP/PDM
AUTOMATISIERTES RELATIONSHIP MANAGEMENT
Durch aktives Customer Relationship Management können loyale Kunden länger an das Unternehmen gebunden werden, was günstiger ist als Neukunden zu akquirieren. Ein GenAI basiertes Tool kann automatisiert personalisierte Mailings erstellen, die auf die individuellen Anforderungen des Kunden passen.
Ein LLM generiert automatisiert personalisierte Kundenansprachen auf Basis externer Datenquellen via RAG. So entstehen Mailings, die individuell auf Kundenverhalten und -bedarfe zugeschnitten sind. Zusätzliche Informationen aus dem CRM können gemeinsam mit externen Quellen über eine MCP-Architektur angebunden werden.
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Aftersales & Service
RAG
CRM
KUNDENCHATBOT/VOICEBOT
Hohe Wartezeiten in der Kundenhotline führen zu Frust auf Kundenseite. Durch die Einführung von Chatbots/Voicebots können First-Level Support Anfragen durch GenAI bearbeitet werden. Bei komplexeren Problemen wird ein Ticket automatisiert erstellt und der Case wird zu einem menschlichen Agenten geleitet.
Multimodale LLMs verstehen Spracheingaben und Textanfragen, beantworten automatisiert First-Level-Supportfälle und greifen bei Bedarf über APIs auf Kundensysteme zu. Komplexere Anliegen werden erkannt, als Ticket erfasst und nahtlos an menschliche Agenten weitergeleitet.
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Aftersales & Service
Speech-to-Text, API-Integration
CRM, Wissensdatenbank
FEEDBACKANALYSE
Kundenfeedback ist eine wertvolle Quelle für Ideen zur Verbesserung des Angebots. Durch den Einsatz von LLMs können große Mengen an Kundenfeedback zusammengefasst werden, sodass die wichtigsten Punkte bearbeitet werden können.
LLMs analysieren große Mengen unstrukturierter Kundenrückmeldungen, extrahieren Kernaussagen und priorisieren häufig genannte Themen. So entsteht eine skalierbare, automatisierte Grundlage zur Ableitung konkreter Verbesserungsmaßnahmen.
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Aftersales & Service
Sentiment-Analyse
CRM
SERVICE-TICKET PRIORISIERUNG
Einige Tickets sind dringlicher als andere. LLMs können die Inhalte der Tickets analysieren und mit historischen Daten vergleichen. Durch eine Kombination mit Informationen aus dem CRM (potentieller Umsatzausfall, Größe des Kunden etc.) kann dem Ticket eine Priorität zugewiesen werden.
LLMs analysieren Ticketinhalte semantisch und gleichen sie über APIs mit CRM-Daten ab (z. B. Kundenwert, Umsatzrelevanz). Auf Basis dieser Kontextdaten wird automatisiert eine priorisierte Einordnung vorgenommen.
Manufacturing Industries
Aftersales & Service
Priorisierungslogik
CRM
AUTOMATISIERTE GARANTIE- UND KULANZPRÜFUNG
Ein KI-System prüft Rechnungen, Kauf- und Garantiedaten, um schnell zu entscheiden, ob ein Servicefall auf Garantie läuft oder kostenpflichtig ist. Gegebenenfalls können in Ergänzung dazu Bilder (z.B. von Produktschäden) mit einem multimodalen LLM ausgewertet werden. Dadurch wird der Verarbeitungsprozess deutlich beschleuningt, was sich positiv auf die Kundenzufriedenheit auswirkt.
Ein multimodales LLM kombiniert Text- und Bildverarbeitung, um Garantieansprüche auf Basis von Rechnungen, Produktbildern und historischen Daten via RAG zu prüfen. Individuelle Bilderkennungsmodelle erfassen sichtbare Schäden, wodurch Servicefälle automatisch klassifiziert und deutlich schneller bearbeitet werden können.
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Aftersales & Service
RAG, OCR/IDP
Rechnungen
SERVICE-TICKET ANREICHERUNG
Das Erstellen von Tickets kann bei hohem Volumen eine große zeitliche Belastung darstellen. Ein LLM kann als Copilot beim Erstellen eines Service-Tickets anhand der vorliegenden Meldungen zur Maschine das Ticket inhaltlich füllen, sodass die Mitarbeiter:Innen nur noch den Entwurf anpassen müssen.
Ein LLM analysiert automatisch Maschinenmeldungen und generiert daraus vorbefüllte Service-Tickets. Durch die Anbindung an Maschinendaten können relevante Inhalte wie Fehlercodes oder Statusmeldungen integriert werden
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Aftersales & Service
Event Parsing, IoT-Integration
Maschinendaten
WARTUNGSVORSCHLÄGE
Durch eine Auswertung von IOT-Daten können Wartungsbedarfe identifiziert werden (z.B. mit Machine Learning). Ein LLM ergänzt die Wartungsbedarfe durch passende Maßnahmen und Ersatzteile. Als Weiterentwicklung könnte ein KI-Agent ebenfalls verfügbare Slots in Werkstätten suchen und dem Kunden vorschlagen.
ML-Algorithmen erkennen wartungsrelevante Anomalien in IoT-Daten. Ein LLM generiert daraus passende Maßnahmen und Ersatzteillisten. Über Schnittstellen kann ein KI-Agent verfügbare Werkstatt-Slots identifizieren und automatisiert Wartungstermine vorschlagen.
Manufacturing Industries
Aftersales & Service
Anomalieerkennung
IoT-Daten
ERSATZTEILASSISTENT
Die Identifizierung des passenden Ersatzteils kann kompliziert sein. Ein System, dass Bilder des Schadens verarbeiten und mit Informationen aus der Produktdatenbank kombiniert, kann schnell das richtige Ersatzteil identifizieren. Dies kann beispielsweise als Vorschlag implementiert werden, sodass der Mensch eine finale Einschätzung treffen kann.
Individuelle Bilderkennungsmodelle analysieren Schadensbilder und gleichen sie über APIs mit Produkt- und Ersatzteildatenbanken ab. So werden passende Ersatzteile automatisiert identifiziert und als Vorschlag zur finalen Prüfung bereitgestellt
Manufacturing Industries
Aftersales & Service
Computer Vision, API-Orchestrierung
Produkt- und Portfoliodaten
RETROFIT ANALYSE
Ein LLM analysiert die BOM des Retrofits, um den Zweck des Retrofits und damit einhergehend einen passenden Titel samt Beschreibung herzuleiten. Hierbei wird die Fähigkeit von LLMs genutzt, um Informationen aus komplexen Dokumenten zu extrahieren.
Ein LLM extrahiert aus der Stückliste (BOM) semantische Zusammenhänge und generiert automatisch den Retrofit-Zweck samt Titel und Beschreibung.
Manufacturing Industries
Aftersales & Service
BOM-Interpretation
ERP/PDM
GENERIERUNG VON NACHHALTIGKEITSBERICHTEN
Der generierte Text fasst Kennzahlen und Fortschritte in leicht verständlicher Form zusammen und spart manuelle Berichtserstellung. Dies macht es Investoren, Kunden und weiteren Stakeholdern einfacher, die Fortschritte im Bereich Nachhaltigkeit des Unternehmens zu verfolgen.
Ein LLM fasst Nachhaltigkeitskennzahlen und Fortschritte automatisiert in verständlicher Form zusammen. Über RAG und externe APIs werden aktuelle Daten integriert, sodass konsistente, stakeholdergerechte Berichte ohne unnötigen manuellen Aufwand entstehen.
Manufacturing Industries
Nachhaltigkeit
RAG
ESG-KPIs
OPTIMIERTE RESSOURCENNUTZUNG IM PRODUKTDESIGN
GenAI generiert Designvorschläge mit minimalem Materialeinsatz und berücksichtigt gleichzeitig Faktoren wie Stabilität und Langlebigkeit. Darüber hinaus können bestehende Designs an ein LLM gegeben werden, um Optimierungen zu identifizieren.
Ein spezialisiertes multimodales LLM analysiert bestehende Designs und generiert ressourcenschonende Alternativen unter Berücksichtigung von Materialeinsatz, Stabilität und Lebensdauer.
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Nachhaltigkeit
CAD/CAE, Topologie-Optimierung
CAD-Modelle
NACHHALTIGES VERPACKUNGSDESIGN
KI-Modelle ermitteln optimale Materialkombinationen und Strukturen, die Ressourcen schonen und Kosten reduzieren. Hierzu können Verpackungen von Marktbegleitern (und aus anderen Produktkategorien) verwendet werden, um verschiedene Verpackungsansätze zu bewerten.
Ein multimodales LLM analysiert Verpackungslösungen auf Basis von Materialdaten, CAD-Designs und Marktbeispielen. Es schlägt ressourcenschonende, kosteneffiziente Alternativen vor und bewertet diese hinsichtlich Nachhaltigkeit und Funktionalität.
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Nachhaltigkeit
CAD/CAE
Materialdaten
ERSTELLUNG VON COMPLIANCE-BERICHTEN
Compliance-Richtlinien können komplex sein und es müssen regelmäßig komplexe Compliance-Berichte erstellt werden. Mithilfe von LLMs können Compliance-Berichte automatisiert entworfen werden, was die manuellen Aufwände erheblich reduziert. Als Basis für den Bericht können interne Richtlinien und Incident-Protokolle genutzt werden.
Je nach Komplexität der vorliegenden Daten kann eine Preprocessing-Pipeline zur Aufbereitung genutzt werden. Den Kern der Anwendung bilden dann LLMs, die gegebenenfalls per Finetuning optimiert werden.
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Legal & Compliance
ETL/Preprocessing
Compliance-Richtlinien
COMPLIANCE-CHATBOT FÜR MITARBEITENDE
Compliance-Richtlinien sind oft komplex und für Mitarbeitende, die keine rechtliche Ausbildung haben, schwer zu verstehen sein. Ein Compliance-Chatbot kann den Mitarbeitenden helfen kann, die richtigen Informationen zu bekommen. Fragen wie "darf ich Geschenk XY annehmen" können mit Verweis auf die relevante Quelle beantwortet werden.
Für die Umsetzung des Chatbots wird eine Architektur aus LLM mit RAG-Pipeline aufgebaut. Die Daten können beispielsweise in einer Vektordatenbank liegen und je nach Anforderung On-Premise oder in der Cloud gehosted werden.
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Legal & Compliance
RAG, Semantic Search
Interne Dokumente, Policy-Handbücher
STANDORTPLANUNG
Eine KI-basierte Lösung wertet relevante Gesetze, Bau- und Umweltvorschriften sowie potenzielle Förderprogramme aus, um die Eignung eines Standorts rechtskonform zu bewerten. So lassen sich frühzeitig Risiken oder Auflagen erkennen, wodurch Unternehmen rechtliche Sicherheit bei ihrer Investitions- und Standortwahl gewinnen.
Für die Auswertung der verschiedenen Datenquellen eignet sich ein Multi-Agent System. Einzelne Agenten werden auf die Analyse von speziellen Datenquellen optimiert, mit zusätzlichen Konsolidierungsagenten, um ein einheitliches Format zu schaffen.
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Legal & Compliance
Multi-Agent-Systeme
Bau- & Umweltvorschriften
VERTRAGSMANAGEMENT
Ein LLM durchsucht Verträge automatisch nach kritischen Klauseln, Haftungsrisiken oder länderspezifischen Regulierungsanforderungen und schlägt bei Bedarf Änderungen vor. Dadurch werden mögliche Streitpunkte frühzeitig erkannt und Rechtskonflikte vermieden, während der Review-Prozess beschleunigt wird.
Die Verträge werden mit LLMs analysiert und die relevanten Chunks werden per RAG identifiziert und mit Quellenangabe angegeben. So können komplexe Fragenkataloge gegen große Dokumente geprüft werden.
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Legal & Compliance
RAG
Klausel-Repository
AUTOMATISCHE BUDGETPLANUNG
Automatische Erstellung und laufende Anpassung von Budgets auf Basis historischer Finanzdaten, Markttrends und Unternehmenszielen. GenAI ermöglicht vorausschauende Forecasts und schlägt frühzeitig Budgetoptimierungen vor.
Eine Mischung aus Machine Learning Algorithmen mit LLMs zur Bewertung von qualitativen Quellen (z.B. News-Sentiment oder Investorenpräsentationen von Wettbewerbern).
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Finance
Machine Learning
Finanzhistorie, Marktdaten
BETRUGSPRÄVENTION
Identifizierung von auffälligen Transaktionen und Mustern in Echtzeit. Durch KI-gestützte Anomalie-Erkennung werden Risiken minimiert und Fehlalarme reduziert. Das System kann laufend auf neue Exploits und Strategien hingewiesen werden, sodass die Suche nach diesen Kriterien sensibilisiert wird.
Dokumente können per LLM analysiert werden. Die LLMs werden durch Few-Shot Prompting und Finetuning auf mögliche Betrugsmuster trainiert. Eine Kombination mit Machine Learning Algorithmen und Business Rule Engines ist denkbar.
Manufacturing Industries
Finance
Anomalieerkennung, Rule Engine
Transaktionsdaten
KI-BASIERTE OPTIMIERUNG VON KOSTENPOSITIONEN
Analyse laufender Kosten und Generierung automatischer Einsparungspotenziale. GenAI erkennt ungenutzte Ressourcen oder ungünstige Verträge und vergleicht diese Werte mit öffentlichen Daten von Wettbewerbern, um Handlungsempfehlungen zu formulieren.
LLMs werden zur Vertragsanalyse eingesetzt. Durch Prompting und Finetuning können gegebenenfalls ungünstige Vertragsbestandteile identifiziert und mögliche Verbesserungsvorschläge erarbeitet werden.
Manufacturing Industries
Finance
Benchmarking
Kostenpositionen
ERKENNUNG VON DOPPELT BEZAHLTEN RECHNUNGEN
Durch menschliche Fehler und Betrug kann es zu doppelt bezahlten Rechnungen kommen. Über ein RAG-System mit Vektordatenbank können Rechnungen durchsucht werden und es werden Duplikate erkannt. Ab einer definierten Summe kann dies automatisiert geschehen, sodass ab einem bestimmten Schwellenwert (z.B. 95%+ Ähnlichkeit) ein menschliches Review angeordnet wird.
Die Rechnungsdokumente werden vektorisiert und in einer zentralen Datenbank abgelegt. Über einen Similarity Score können so semantisch ähnliche Rechnungen identifiziert werden. Der Threshold kann je nach Sensibilität angepasst werden.
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Finance
RAG
Rechnungen
SZENARIOANALYSE FÜR INVESTITIONSENTSCHEIDUNGEN
Investitionen müssen in verschiedenen Szenarien betrachtet werden. GenAI erstellt verschiedene Szenarien (z.B. Optimistisch, Realistisch, Pessimistisch), um Investitionsentscheidungen fundiert zu unterstützen. Hierzu können geopolitische, historische und weitere relevante Daten verwendet werden.
Historische Planungsszenarien werden in einer zentralen Datenquelle verfügbar gemacht. Die Planungskorridore können somit auf Basis von vergangenen Projekten durch LLMs kalkuliert und gegebenenfalls durch ein Multi-Agent-System verifiziert werden.
Manufacturing Industries, Utilities
Finance
Multi-Agent-Systeme
Marktdaten
STEUEROPTIMIERUNG MIT GENAI
Das Steuerprofil eines Unternehmens wird mit einem LLM analysiert und mit Steuerrichtlinien abgeglichen, um legale Optimierungspotenziale auszuschöpfen. Das vereinfacht komplexe Compliance-Prozesse und senkt die Steuerlast.
LLMs werden zur Analyse von steuerrelevanten Dokumenten eingesetzt. Ein Abgleich mit aktuellen Steueroptimierungsmethoden (aus Datenbanken oder News-Quellen) kann eingesetzt werden, um neue Vorschläge zu generieren.
Manufacturing Industries
Finance
Datenabgleich
Steuerdokumente
COMPANY GPT
Ein KI-gestützter Chatbot findet relevante Informationen aus internen Dokumenten und Datenbanken in Sekundenschnelle. Das ermöglicht Mitarbeitenden eine effiziente und intuitive Wissenssuche ohne endlose Recherchen und gibt ihnen Zugriff auf ein LLM in sicherer Umgebung.
Ein LLM mit RAG-Architektur ermöglicht schnellen Zugriff auf interne Wissensquellen wie Dokumente, Wikis oder Datenbanken. Mitarbeitende erhalten präzise Antworten in Echtzeit ohne manuelle Recherche und vollständig in einer sicheren, unternehmensinternen Umgebung.
Manufacturing Industries
Abteilungsübergreifend
RAG
Interne Dokumente
VERTRIEBSASSITENT
Auf Basis von Konfigurationsvorlieben anderer Kunden empfiehlt die KI
dem Vertriebsmitarbeiter ergänzende Produkte oder Dienstleistungen,
um den Umsatz zu steigern.
Klassische Data-Science-Modelle analysieren Konfigurations- und
Kaufmuster vergleichbarer Kunden. Diese Erkenntnisse werden durch ein
LLM zusammengefasst, um dem Vertrieb gezielte Cross- und Upselling-
Empfehlungen zu geben.
Manufacturing Industries
Variantenkonfiguration
Customer Analytics
CRM
INTELLIGENTE KONFLIKTERKENNUNG
In Abhängigkeit von den möglichen Kombinationen können verschiedene
Konfigurationen zu Konflikten führen. Dies manuell einzupflegen ist sehr
zeitaufwändig. Der Prozess kann durch einen automatischen Check durch
ein LLM ergänzt werden, der jede Konfiguration auf technische oder
logistische Unverträglichkeiten prüft und Korrekturen vorschlägt.
Ein LLM prüft automatisch Konfigurationen auf technische oder
logistische Unverträglichkeiten, indem es Regeln, Abhängigkeiten und
historische Konflikte semantisch analysiert.
Manufacturing Industries
Variantenkonfiguration
Semantic Search
Historische Daten
PROGNOSE DES ERSATZTEILBEDARFS
Durch Auswertung der gewählten Varianten und historischen Ausfallraten
sagt ein GenAI-basiertes System frühzeitig benötigte Ersatzteile voraus.
Diese Bedarfe können gesammelt als Berichte erfasst werden, um die
Planung anzupassen.
Maschinelle Lernalgorithmen analysieren Variantenkonfigurationen und
historische Ausfallraten, um zukünftigen Ersatzteilbedarf präzise
vorherzusagen. Die prognostizierten Bedarfe werden in Berichten
zusammengefasst und unterstützen eine vorausschauende, bedarfsgerechte
Planung.
Manufacturing Industries
Variantenkonfiguration
Machine Learning
Service-/Einsatzhistorie
AUTOMATISIERTE DOKUMENTATIONS- UND MONTAGEANLEITUNGSERSTELLUNG
Aufbau- und Bedienungsanleitungen können von der jeweiligen
Konfiguration abhängig sein. Ein LLM kann individuelle Aufbau- und
Bedienungsanleitungen für jede Variante auf Basis der ausgewählten
Komponenten generieren.
Ein LLM generiert auf Basis der gewählten Komponenten automatisiert
variantenspezifische Aufbau- und Bedienungsanleitungen. Über Tool
Calls können zusätzlich technische Details aus externen Systemen
integriert werden.
Manufacturing Industries
Variantenkonfiguration
RAG
Komponentendaten
INTELLIGENTES KANDIDATEN-MATCHING
Insbesondere bei großen Unternehmen gibt es oft Kandidaten, die besser
auf eine andere Stelle passen würden. Mit Einsatz eines LLMs können
Jobprofile mit Bewerbungsdaten abgeglichen werden und somit die
Kandidaten mit den passenden Stellenanzeigen matchen.
Ein LLM analysiert semantisch sowohl Bewerbungsunterlagen als auch
Stellenprofile und identifiziert passende Matches.
Manufacturing Industries
HR
Semantic Search
LinkedIn/Jobportale, Stellenausschreibungen
TALENTAKQUISE
GenAI kann dabei helfen, Talente zu identifizieren, nach relevanten
Kriterien zu filtern und somit eine erste Vorauswahl für Recruiter zu
erstellen. Als mögliche Datenquellen kommen hier Social-Media Kanäle
wie LinkedIn in Frage, wo LLMs automatisiert Profile auf Basis von
Stellenausschreibungen analysieren können.
Ein LLM analysiert externe Quellen wie LinkedIn, filtert Profile anhand
definierter Kriterien aus Stellenausschreibungen und generiert
automatisiert Shortlists potenzieller Kandidaten zur Vorqualifizierung.
Manufacturing Industries
HR
Profil-Screening
LinkedIn/Jobportale, Stellenausschreibungen
MITARBEITERENTWICKLUNG
Mithilfe von GenAI können Vorschläge für personalisierte
Entwicklungspläne erstellt werden. Hierzu gehören individuelle
Vorschläge zu passenden Weiterbildungsangeboten, mögliche
Methodiken, die im Arbeitsalltag helfen können und Ideen für
Zielsetzungen für das nächste Jahr.
Ein LLM generiert individuelle Entwicklungspläne basierend auf
Mitarbeiterprofilen, Branchenanforderungen und
Weiterbildungsangeboten aus externen APIs. Die Vorschläge beinhalten
passende Trainings, Methoden und Zielsetzungen zur kontinuierlichen
Kompetenzentwicklung.
Manufacturing Industries
HR
Skill-Mapping
HR-Profile, Skill-Kataloge
HR CHATBOT MIT AGENT-FÄHIGKEITEN
Ein HR Chatbot kann es Mitarbeitenden erleichtern, die richtigen Informationen schnell zu finden. Mit Agent-Fähigkeiten kann der Chatbot darüber hinaus direkt Aktionen für den User ausführen (z.B. Urlaub eintragen oder die Adresse aktualisieren).
Ein LLM-basierter HR-Chatbot nutzt ein Agenten-Framework, um
Mitarbeitenden nicht nur Antworten zu liefern, sondern auch direkt
Aktionen auszuführen – etwa Urlaubsanträge stellen oder Stammdaten
via API aktualisieren.
Manufacturing Industries, Utilities
HR
Agent-Framework, API-Calls
HRIS, Self-Service-Formulare
AUTOMATISIERTE ERSTELLUNG VON TRAININGSUNTERLAGEN
Personalschulungen sind essentiell, um die notwendigen Skills aufzubauen. GenAI kann hier helfen, die Erstellung von Trainingsunterlagen deutlich zu beschleunigen. Bei Bedarf können die Inhalte darüber hinaus übersetzt werden, um Sprachbarrieren abzubauen.
Ein LLM generiert aus bestehenden Inhalten automatisch strukturierte
Trainingsunterlagen und nutzt externe APIs für Übersetzung oder
Formatkonvertierung.
Manufacturing Industries
HR
Content Generation
Interne Dokumente
SCHULUNGSVIDEOS
Schulungsvideos sind eine sehr attraktive Möglichkeit, die Belegschaft weiterzubilden. Durch eine Kombination aus Sprachmodellen für Skript-Erstellung, Text-to-Speech Modellen für die Synthetisierung der Stimmen und KI-Avataren können Inhalte im Video-Format bereitgestellt werden.
LLMs erstellen automatisch Schulungsskripte, die per Text-to-Speech
und KI-Avataren (z. B. über HeyGen oder Synthesia) in professionelle
Schulungsvideos umgewandelt werden.
Manufacturing Industries
HR
Multimodale Modelle, Content Generation, LLMs
Skripte, Medienbibliothek
STELLENBESCHREIBUNGEN ERSTELLEN
Auf Basis von vergleichbaren Stellen können neue Stellenbeschreibungen direkt generiert werden. Ein LLM kann den Prozess hier deutlich beschleunigen, da Stellenausschreibungen in der Regel einem standardisierten Format folgen.
Ein LLM generiert neue Stellenbeschreibungen automatisch auf Basis
vergleichbarer Rollen und standardisierter Vorlagen.
Manufacturing Industries
HR
Content Generation
Rollenprofile
ONBOARDING-ASSISTENT
Chatbots geben neuen Mitarbeitern gezielte Informationen zu Prozessen, Ansprechpartnern und Schulungen. Dies kann helfen, die Ramp-Up Phase deutlich zu reduzieren. Je nach Abteilung kann der Onboarding Chatbot individualisiert werden, um per RAG Informationen für die jeweilige Abteilung bereitzustellen.
Ein LLM-basierter Chatbot unterstützt neue Mitarbeitende mit
abteilungsspezifischen Informationen zu Prozessen, Ansprechpartnern
und Schulungen. Über eine RAG-Architektur werden gezielt relevante
Inhalte bereitgestellt
Manufacturing Industries
HR
RAG
Prozessdokumente
PERSONALPLANUNG
GenAI erfasst Daten aus Unternehmenszielen, Projekt-Pipelines und Personalhistorie, um den künftigen Bedarf an Mitarbeitenden realistisch zu prognostizieren. Dabei entstehen automatisierte Szenarioplanungen, die Skill-Gaps aufzeigen und zeitnahe Maßnahmen zur Rekrutierung oder Weiterqualifizierung empfehlen.
Ein GenAI-System analysiert Daten aus Zielen, Projektpipelines und
Personalhistorie, um zukünftigen Personalbedarf zu prognostizieren.
Daraus entstehen automatisierte Szenarien mit Handlungsempfehlungen
zu Rekrutierung und Qualifizierung.
Manufacturing Industries
HR
Forecasting
Projekt-Pipeline, Personalhistorie