Ungekürzte Zitate aus Projekt-Feedbackgesprächen.
Wir haben drei Jahre lang über Automatisierung geredet, ohne je anzufangen. AI Value Guidance hat uns in zwei Wochen gezeigt, wo KI bei uns wirklich Sinn ergibt, und wo nicht. Der Analysebericht war ehrlich: Zwei unserer fünf Ideen hat das Team als unwirtschaftlich eingestuft. Das hat uns viel Geld gespart.
Das Prognosemodell für unsere Lagerbestände hat die Überbestände um 22 % reduziert. Was mich besonders beeindruckt hat: Das Team hat nicht einfach ein Modell abgeliefert und ist gegangen. Sie haben unsere Disponenten geschult, bis die das Dashboard selbstständig lesen und interpretieren konnten.
Unser Textklassifikator sortiert jetzt täglich rund 800 eingehende Kundenanfragen in die richtige Kategorie. Die Genauigkeit liegt bei 91 %, und die durchschnittliche Bearbeitungszeit im Kundendienst ist um 35 % gesunken. Einziger Kritikpunkt: Die Projektdauer hat die ursprüngliche Schätzung um drei Wochen überschritten.
Ich war skeptisch, ob KI in einer Schreinerei mit 14 Mitarbeitenden überhaupt relevant sein kann. Die Potenzialanalyse hat einen Anwendungsfall identifiziert, den ich nie auf dem Radar hatte: automatische Holzfehler-Erkennung per Kamera. Seit der Einführung fangen wir Fehler ab, die vorher erst beim Kunden aufgefallen sind.
Wie ein Hersteller von Fertiggerichten mit Computer Vision seine Ausschussrate halbiert hat.
Die Firma produziert täglich rund 18'000 Fertiggerichte. Qualitätsprüfungen liefen manuell: Zwei Mitarbeitende kontrollierten stichprobenartig Verpackungen auf Beschädigungen, falsche Etiketten und fehlende Beilagen. Bei Schichtwechseln stieg die Fehlerquote regelmässig an, weil die Konzentration nachliess.
Wir haben vier Industriekameras über den Förderbändern installiert und ein Bildklassifikationsmodell trainiert, das auf 12'000 annotierten Bildern basiert. Das Modell erkennt fünf Fehlertypen: beschädigte Folie, fehlendes Etikett, falsches Etikett, fehlende Beilage und Fremdkörper auf der Verpackung. Jede Aufnahme wird in unter 80 Millisekunden ausgewertet. Fehlerhafte Produkte werden automatisch ausgeschleust.
Innerhalb der ersten drei Monate nach Go-live sank die Reklamationsrate um 48 %. Die beiden Mitarbeitenden, die vorher Verpackungen kontrolliert haben, arbeiten jetzt in der Produktionsplanung. Die Kameraanlage amortisierte sich nach acht Monaten. Heute läuft das System im 24/7-Betrieb, und wir führen alle sechs Monate ein Re-Training durch, wenn neue Verpackungsdesigns eingeführt werden.
Erzählen Sie uns von Ihrem Vorhaben. Wir geben Ihnen innerhalb von zwei Arbeitstagen eine erste Einschätzung, ob und wie KI bei Ihnen einen Unterschied machen kann.
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