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Unsere Referenzen

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Optimieren Sie die Planung von Fahrzeugteilen mit KI. Unsere Lösungen ermöglichen genaue Bedarfsvorhersagen und verhindern Engpässe in der Produktion.

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Bei Nacharbeitstätigkeiten in der Produktion sind eine Vielzahl von Daten anzugeben, die Aufschluss über die genaue Nacharbeitstätigkeit geben. Diese Daten werden teilweise manuell eingepflegt, was zu Defiziten bezüglich Vollständigkeit und inhaltlicher Qualität führt.

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Ein Unternehmen fertigt hochwertige Artikel für die Kosmetikindustrie. Im Speziellen wird eine Kunststofflinse zur optischen Aufwertung eines Cremebehälters gefertigt.

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Erdwärme Grünwald versorgt tausende Haushalte der Münchener Gemeinde Grünwald und Unterhaching mit Wärmeenergie aus einer lokalen Geothermie-​Quelle.

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Ziel der Bedarfsprognose ist es, über eine integrierte Auftrags-​ und Teileprognose über Nacht einen qualitativ besseren Teilebedarf zu prognostizieren

Success Story Thule Group

Die Übersetzungen von Artikelbeschreibungen in 23 Sprachen dauert oft Wochen. Dank GenAI stehen übersetzten Inhalte in wenigen Sekunden bereit.

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Wo viele Marktlösungen ins Stocken geraten, liefert msg ein maßgeschneidertes Produkt: Neo, ein digitaler Sprachassistent der vollkommen eigenständig implementiert und auch offline funktioniert. Nicht nur das, durch den Einsatzvon Neo wurden ganz nebenbei bereits erhebliche CO2-​Einsparungen erzielt.

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Wie lässt sich der Energieverbrauch senken? Der erste Schritt auf dem Weg zu mehr Energieeffizienz ist eine höhere Transparenz über die Wärmeerzeugung und die Wärmeverbräuche – und genau dies hat sich die Techem zum Ziel gemacht.

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