KI Use Cases diverser Branchen

MECHANICAL ENGINEERING

AI Strategy & Transformation: Data- und KI-Fähigkeiten strategisch aufbauen

Vom Reifegrad-Assessment zur priorisierten KI-Roadmap – mit Governance nach KI-Verordnung und ISO/IEC 42001.

AI Governance EU AI Act Data Governance

MECHANICAL ENGINEERING

KI-gestützte Testautomatisierung in der Fahrzeugsoftware-Entwicklung: Testomat

Testfallvorschläge, Regressionsauswahl, Fehlerklassifikation – fünf Testaufgaben, ein Assistent.

LLM Machine Learning Generative AI

MECHANICAL ENGINEERING

Anomalie-Erkennung an Sensordaten

Anomalien im GPU-Server-Cluster aus Sensordaten erkennen – selbstlernendes Echtzeit-Monitoring im Elastic Stack.

Elastic Stack Anomaly Detection Reinforcement Learning

GEO AI

Instanzsegmentierung auf 3D-Punktwolken: einzelne Objekte aus Szenen mit bis zu zehn Millionen Punkten

Trennt einzelne Objekte in Punktwolken mit bis zu zehn Millionen Punkten – bis zu 93 % Genauigkeit je Klasse.

Deep Learning Point Cloud Unsupervised Learning CAD

AGRICULTURE

Analyse-Pipeline für Feldversuche: von der Abfrage zum Dashboard

Führt Feldversuchsdaten zusammen, modelliert sie und macht sie im Dashboard auswertbar – ohne eine Zeile Code.

R Shiny Neo4j Random Forest XGBoost

PHARMA

Brusttumoren klassifizieren: kostensensitive Schwellenwahl

Eigene Methodenstudie auf offenen Daten: Random Forest gegen logistische Regression, mit kostensensitiver Schwelle.

Dataiku Random Forest Logistic Regression Confusion Matrix

PHARMA

Mikrobiom-Sequenzen clustern: 90 % Cluster-Homogenität

Gruppiert Mikrobiom-Sequenzen nach Nukleotidfolge, trennt Wirt von Bakterium und bestimmt die Organismen.

Self-Organizing Map (SOM) BLAST FASTQ

AGRICULTURE GEO AI

Feldschadenbewertung per Drohne: gemessen statt geschätzt

Aus Drohnendaten: Schadfläche, ungenutzte Fläche, Pflanzenhöhe und Bestandsdichte eines 9,43-ha-Maisfelds.

Remote Sensing NDVI Image Segmentation Support Vector Machine (SVM)

AGRICULTURE

Umweltauswirkungen von Pflanzenschutzmitteln bewerten

Bewertet die Umweltauswirkungen von Pflanzenschutzmitteln nach anerkannten Modellen – mit öffentlichem Rechner.

Python Pandas ETL

GEO AI

Personendichte schätzen statt Personen erkennen: 330.165 Trainingsbeispiele

Ein dichtebasiertes Modell schätzt Personenzahlen in Menschenmengen – ohne Einzelpersonen zu identifizieren.

Deep Learning Computer Vision

PHARMA

Datenfundament und Betrieb für Forschungsdaten

FAIR-konforme Strukturen für Labor- und Forschungsdaten – das Fundament, auf dem Modelle aufsetzen.

Neo4j Dagster dbt Ontologies

AGRICULTURE GEO AI

Borkenkäferbefall auf Luftbildern kartieren

Ein neuronales Netz erkennt abgestorbene Bäume auf Luftbildern aus dem Harz und macht Befalls-Hotspots als Heatmap sichtbar.

Object Detection Fast R-CNN ArcGIS Remote Sensing

GEO AI

CO2-Emissionen aus Satellitendaten: ein überprüfbarer Gegenentwurf zur nationalen Berichterstattung

Ein Raum-Zeit-Modell quantifiziert CO2-Emissionen aus Satellitendaten – unabhängig von nationalen Berichten.

Spatio-temporal Statistics Remote Sensing

MECHANICAL ENGINEERING

Automatisierte Erstellung von Engineering-Dokumenten: prüffähige Entwürfe statt Schreibarbeit

Testberichte und ASPICE-Dokumente als prüffähige Entwürfe – jede Aussage mit Quellverweis.

LLM VLM Generative AI

MECHANICAL ENGINEERING

Engineering Knowledge Assistant: der KI-Assistent EKA auf dem Wissen der Entwicklung

KI-Assistent auf dem Wissen der Entwicklung – Antworten mit Quellenangabe aus Confluence, DOORS und Jira.

RAG Agentic AI Knowledge Graph LLM

MECHANICAL ENGINEERING

Fehlerprognose bei innovativen Fahrzeugprojekten

Erkennt Fehlermuster und Konfigurationen, die zu Fahrzeugausfällen führen.

Clustering Survival Analysis TF-IDF

AGRICULTURE

Explainable AI für Feldversuche

Ein Framework, das Machine-Learning-Modelle in der Feldversuchsanalyse analytisch und grafisch interpretierbar macht.

Explainable AI LIME XGBoost Random Forest

AGRICULTURE GEO AI

Globale Plattform für Unkrautbekämpfungsversuche

Macht Unkrautbekämpfungsversuche aus mehreren Ländern vergleichbar und bewertet Kosten und Wirksamkeit.

Tibco Spotfire R Business Intelligence

AGRICULTURE

Graph-Datenbank für Machine Learning nutzbar machen

Ein Neo4j-Graph, gegen die SQL-Quelle abgeglichen und per BOLT für dynamisches Modelltraining nutzbar.

Neo4j Graph Database SQL Python

PHARMA

Bildbasierte Auswertung in Screening und Diagnostik

Segmentierung und Quantifizierung auf Mikroskopie- und Histologiebildern – als reproduzierbare Pipeline.

PyTorch Cellpose StarDist Tiled Inference

MECHANICAL ENGINEERING

Erkennung von Anomalien in der industriellen Fertigung

Verfahren zur Anomalieerkennung in der Fertigung im Vergleich – welche Modelle am sparsamsten arbeiten.

Anomaly Detection Unsupervised Learning Machine Learning

GEO AI MECHANICAL ENGINEERING

Betonrisse pixelgenau erkennen: 97 % True-Positive-Rate

Erkennt Betonrisse pixelgenau – 97 % True-Positive-Rate – und macht Breite, Länge und Veränderung messbar.

Deep Learning Image Segmentation PyTorch

GEO AI

Die Döner-Challenge: räumliche Optimierung von Verkaufsnetzwerken

Räumliche Optimierung findet die zwei Döner-Standorte in Berlin, die 30 % Marktanteil erreichen.

ArcGIS Spatial Optimization Location Analysis

AGRICULTURE

ResiYou: KI-gestütztes Rückstandsmanagement für den Anbau

KI-Plattform für Bayer Crop Science: sagt Rückstandsprofile zur Ernte voraus, prüft Spritzpläne.

AWS Gradient Boosting MLOps CI/CD

MECHANICAL ENGINEERING

Predictive Maintenance in pneumatischen Systemen

Ziel dieses Projektes war, Sensordaten zu analysieren und vorherzusagen, ob ein Defekt des pneumatischen Systems zu erwarten ist.

Gradient Boosting Random Forest Regression Dataiku

PHARMA

Präklinische Pipeline-Entscheidungen: Kandidaten priorisieren, bevor die teuren Phasen beginnen

Predictive Models für präklinische Go/No-Go-Entscheidungen – mit Unsicherheitsintervall statt Punktschätzer.

Gradient Boosting Tabular Foundation Models Conformal Prediction SHAP

MECHANICAL ENGINEERING

Predictive Maintenance und Lebensdauerprognose: Ausfälle vorhersagen, bevor sie eintreten

Zustandsüberwachung für Anlagen, Lebensdauerprognose für Komponenten – zwei getrennt buchbare Bausteine.

Predictive Maintenance Survival Analysis Time Series Analysis Anomaly Detection

GEO AI

Fahrbahnzustand vorhersagen: vier Zustandsgrößen aus drei Erfassungsjahren und der Verkehrsbelastung

Ein LSTM-CNN sagt vier Zustandsgrößen der A70 aus drei Erfassungsjahren und der Verkehrsdichte voraus.

Deep Learning LSTM CNN

PHARMA

Product Finder: auslaufende Patente für Generika-Hersteller

Findet auslaufende Medikamentenpatente, filtert Wirkstoffkandidaten heraus und bewertet ihren Markt.

Web Crawling Natural Language Processing Elastic Stack Power BI

GEO AI

Photovoltaik-Module aus Orthofotos kartieren: 47.818 Bilder, ein Shapefile für ganz NRW

Ein Mask R-CNN erkennt PV-Module auf offenen Orthofotos und erzeugt ein Shapefile mit Lage und Form für NRW.

ArcGIS Deep Learning Mask R-CNN Remote Sensing

MECHANICAL ENGINEERING

Ursachenanalyse im Qualitätsmanagement: Prozessdaten-Analytik und Agentic AI

Prozessdaten-Analytik plus Recherche in Altfällen – belegte Ursachenhypothesen für den Qualitätsfall.

Agentic AI Process Mining Statistical Process Control RAG

MECHANICAL ENGINEERING

Automatisiertes Requirement Engineering: Anforderungen bewerten mit dem RE Assistant

Anforderungen automatisiert bewerten – Testbarkeit, Eindeutigkeit, Konflikte, mit Begründung je Befund.

LLM NLP RAG

MECHANICAL ENGINEERING

Surrogate Models: Simulationsergebnisse in Sekunden statt Stunden

ML-Modelle sagen FEM- und CFD-Ergebnisse in Sekunden voraus – mit Unsicherheit und Gültigkeitsbereich.

Surrogate Model Gaussian Process Neural Operator Gradient Boosting

MECHANICAL ENGINEERING

Prüfstandzeiten variierender Automobilkonfigurationen vorhersagen

Sagt Prüfstandzeiten für variierende Automobilkonfigurationen voraus – per Machine Learning.

Gradient Boosting Random Forest Regression

GEO AI

Automatisierte Waldinventur: einzelne Bäume aus der Punktwolke, unabhängig vom Scantyp

Aus LiDAR-Punktwolken werden einzelne Bäume mit Position, Höhe und Krone – als Kartenebenen nutzbar.

Pointly Deep Learning PDAL ArcGIS

GEO AI

LKW in Orthofotos erkennen und nach Bauart trennen: über 99 % Erkennungsrate

Ein Deep-Learning-Modell erkennt LKW in Orthofotos und trennt sie nach Bauart – über 99 % Erkennungsrate.

Deep Learning ArcGIS Python Object Detection

GEO AI

Von der Punktwolke zum CAD-Modell: ausgezeichnet mit dem Geospatial World Excellence Award

Aus LiDAR-Autobahnscans entstehen automatisch CAD-Modelle – Geospatial World Excellence Award 2021.

Pointly Point Cloud Deep Learning CAD

GEO AI

Punktwolken aus Autobahnscans automatisch klassifizieren: von Wochen Handarbeit auf Stunden

Ein neuronales 3D-Netz klassifiziert Punktwolken aus Autobahnscans in Stunden statt in Wochen Handarbeit.

Pointly Point Cloud Deep Learning Microsoft Azure

MECHANICAL ENGINEERING

Visuelle Qualitätsprüfung mit Computer Vision: jedes Teil prüfen, jede Entscheidung dokumentieren

Kamerabasierte Prüfung jedes Teils – Anomalieerkennung für seltene Fehler, dokumentiert und taktzeitfähig.

Anomaly Detection Object Detection Vision Foundation Models Edge AI

GEO AI

Windkraftanlagen-Kataster aus Satellitenbildern: 3.300 Anlagen aus 280.000 Bildkacheln

Ein U-Net wertet 280.000 Satellitenbildkacheln aus und erfasst 3.300 Windkraftanlagen mit Standort und Typ.

Deep Learning U-Net ArcGIS Remote Sensing

AGRICULTURE GEO AI

Ertragsvorhersage für Hybridgetreide an neuen Standorten

Ein Modell prognostiziert aus Genetik-, Boden- und Wetterdaten den Ertrag an 20.000 neuen Standorten.

Spatio-temporal Statistics Random Forest Dimensionality Reduction ArcGIS

Use Cases

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