APs NLG-Revolution: 14-facher Anstieg der Quartalsberichte
Associated Press nutzte Natural Language Generation (NLG) über Wordsmith, um die Berichterstattung zu Quartalszahlen von 300 auf 4.200 Artikel zu steigern, Journalisten für tiefgehende Recherchen freizusetzen und die Nachrichtenproduktion zu transformieren.
Fallstudie lesen →DHLs KI-basierte vorausschauende Wartung: IoT & ML senken Ausfallzeiten
DHL bekämpft Fahrzeugausfälle und Verzögerungen mit IoT-Sensoren und ML-Modellen für die vorausschauende Wartung der Flotte. Erzielt 15% weniger Ausfallzeiten, 10% geringere Kosten und erhöhte die Lieferzuverlässigkeit weltweit.
Fallstudie lesen →Khanmigo: Khan Academys GPT-4 KI-Tutor skaliert Bildung
Khan Academys Khanmigo, angetrieben von GPT-4, verwandelt Lernen durch personalisierte Nachhilfe für Schüler und Werkzeuge für Lehrkräfte und wuchs von 68.000 Pilotnutzern auf über 700.000 in 2024–25, wodurch die Beteiligung gesteigert wurde trotz Herausforderungen bei der Skalierbarkeit.[1]
Fallstudie lesen →Maersks ML‑vorausschauende Wartung revolutioniert Flottenbetrieb
Maersk setzt Maschinelles Lernen ein, um Motorausfälle vorherzusagen und Routen zu optimieren, wodurch Ausfallzeiten drastisch reduziert, der Kraftstoffverbrauch um 5-10% gesenkt und die Effizienz in der globalen Seelogistik angesichts steigender Kosten und Emissionsdrucks gesteigert wird.
Fallstudie lesen →UPS ORION: KI‑Routen sparen 100 Millionen Meilen & 400 Mio. $ jährlich
Das ORION‑System von UPS nutzt Operations Research und Maschinelles Lernen zur Optimierung von Zustellrouten und reduziert jährlich 100 Millionen gefahrene Meilen, spart 300–400 Mio. $ an Kosten, 10 Mio. Gallonen Kraftstoff und senkt CO2‑Emissionen. Ein Logistik‑Gamechanger, eingesetzt in 55.000 Fahrzeugen.
Fallstudie lesen →NVIDIAs RL meistert Chip-Floorplanning in Stunden
NVIDIA nutzt Deep Reinforcement Learning, um das Floorplanning von Mikrochips zu automatisieren und die Designzeit für einen riesigen 2,7M-Zellen-Chip von Monaten auf 3 Stunden zu reduzieren — eine Revolution für die Effizienz in der Halbleiterfertigung.
Fallstudie lesen →Rolls-Royce: KI‑gestützte digitale Zwillinge reduzieren Ausfallzeiten von Flugzeugtriebwerken
Rolls-Royce nutzt digitale Zwillinge und prädiktives maschinelles Lernen, um Triebwerksausfälle vorherzusagen, die Einsatzdauer um 48% zu erhöhen und die Kosten der Fluggesellschaften zu senken. Echtzeit-Sensordaten treiben IntelligentEngine für optimierte Wartung an.
Fallstudie lesen →Zalandos KI-gestützte virtuelle Anprobe: Retouren im Modehandel stark reduzieren
Zalando nutzt generative Computer Vision für die virtuelle Anprobe, sodass Kund:innen Passformen online und in Outlets visualisieren können. Das verringert hohe Retourenraten durch Größenunsicherheiten und steigert die Zufriedenheit bei 27 Mio. Kunden.
Fallstudie lesen →H&Ms KI: Trends meistern und Inventarchaos bändigen
H&M nutzt prädiktive KI-Analytik, um Modetrends vorherzusagen und Bestände zu optimieren, reduziert Abfall um 25 %, steigert den Gewinn um 30 % und minimiert Out-of-Stock in dem volatilen Fast-Fashion-Markt. Eine datengetriebene Wende durch Erkenntnisse des maschinellen Lernens.
Fallstudie lesen →PepsiCo Frito-Lay: ML-basierte vorausschauende Wartung erschließt 4.000 Produktionsstunden
Die Frito-Lay-Sparte von PepsiCo ging ungeplante Ausfallzeiten mit Predictive Analytics auf Basis von Maschinellem Lernen an, indem sie Sensordaten analysierte, um Ausfälle vorherzusagen. Ergebnis: 4.000 zusätzliche Produktionsstunden, reduzierte Kosten und gesteigerte Effizienz in der Snackproduktion.[1]
Fallstudie lesen →Fords KI-Cobots: Autos in 35 Sekunden schleifen
Ford setzt KI-gestützte Cobots mit Maschinenvision ein, um das Schleifen in der Fahrzeugmontage zu automatisieren. Die Zeiten wurden von Stunden auf 35 Sekunden pro Karosserie reduziert, während Sicherheit und Produktivität in bestehenden Werken gesteigert wurden.
Fallstudie lesen →Amazon Rufus: KI-Assistent entfacht 10-Milliarden-Dollar-Umsatzschub
Rufus von Amazon, ein GenAI-Einkaufsbegleiter, löst Herausforderungen der Produktsuche im E‑Commerce, steigert Käufe um 60 % und prognostiziert zusätzliche Umsätze von 10 Milliarden Dollar. Auf AWS‑Chips skaliert es für über 250 Mio. Nutzer bei 210 % jährlichem Interaktionswachstum.
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