Samsungs KI, Robotik & Maschinelles Sehen: Null-Fehler-Fertigung
Samsung Electronics setzt KI-gestützte Robotik, maschinelles Sehen und NVIDIA-KI-Fabriken ein, um 30.000–50.000 Einheiten pro Linie zu prüfen, nahezu null Fehler in der Produktion von Unterhaltungselektronik zu erreichen, Kosten drastisch zu senken und die Effizienz zu steigern.
Fallstudie lesen →UCSF Healths KI: LLM-Schreiber und ICU-Vorhersagen
UC San Francisco Health treibt generative KI-basierte digitale Schreibassistenten über eine Epic-GPT‑4-Integration sowie prädiktive Analytik für ICU-Warnungen voran und reduziert die Dokumentationszeit um über 50 % bei gleichzeitiger Verbesserung der Patientensicherheit.[6]
Fallstudie lesen →FedEx: ML & Heuristiken senken Lkw-Kilometer
FedEx nutzt Maschinelles Lernen und heuristische Optimierung, um die Lkw-Routenplanung zu revolutionieren, täglich 700.000 überschüssige Meilen zu eliminieren, Treibstoffkosten zu senken und die Zustelleffizienz im globalen Netzwerk zu steigern.
Fallstudie lesen →BMW Spartanburg: KI-gesteuerte Roboter steigern Montageeffizienz
Das Werk BMW Spartanburg setzt KI-gesteuerte humanoide Roboter mit Maschinellem Sehen und ML-Scheduling ein, um die Montage zu optimieren, erzielt 400% schnellere Abläufe und 7x höhere Erfolgsraten und verlagert Mitarbeiter auf komplexere Aufgaben.
Fallstudie lesen →Airbus ML: 120.000x Aero-Sim-Beschleunigung
Airbus nutzt maschinelles Lernen, um Aerodynamik-Simulationszeiten von 1 Stunde auf 30 ms zu reduzieren, wodurch 10.000x mehr Design-Iterationen für nachhaltige Flugzeuge im Rahmen der Dekarbonisierungsziele möglich werden. Reale Kennzahlen zur CFD-Beschleunigung.
Fallstudie lesen →AEOs KI-Ankleidekabinen: Computervision & ML verwandeln Umkleide-Anproben im Einzelhandel
American Eagle Outfitters nutzt Computervision und Maschinelles Lernen in interaktiven Ankleidekabinen für personalisierte Größen-, Styling- und Empfehlungsfunktionen, was zweistellige Conversion-Steigerungen und ein Plus bei vergleichbaren Verkäufen erzielt und so die Verkaufsentwicklung im Einzelhandel vorantreibt.
Fallstudie lesen →AstraZenecas GenAI-Schub: Pharma-F&E revolutioniert
AstraZeneca skalierte generative KI unternehmensweit und schulte über 12.000 Mitarbeitende mit ChatGPT Enterprise. Es wurden Produktivitätssteigerungen von 85–93 % in Wirkstoffforschung, klinischen Studien und Wissensarbeit erzielt und der Weg zu den Zielen für 2030 beschleunigt.[1][2]
Fallstudie lesen →Forever 21s visuelle KI-Suche: Die Modeentdeckung revolutionieren
Forever 21 setzte Computervision für den Bildähnlichkeitsabgleich ein, sodass Kund:innen Fotos hochladen konnten, um ähnliche Kleidungsstücke zu finden. Dadurch stieg die Conversion-Rate um 25% und die Suchzeit sank um 35%, womit der E‑Commerce im Modehandel transformiert wurde.
Fallstudie lesen →Duke Healths Sepsis Watch: KI rettet Leben frühzeitig
Duke Health setzte Sepsis Watch ein, ein Deep-Learning-KI-Modell, das Sepsis anhand von EHR-Daten Stunden im Voraus vorhersagt. In die Abläufe der Notaufnahme integriert, ermöglicht es rechtzeitige Interventionen, erhöht die Einhaltung von Sepsis-Bundles und steht im Zusammenhang mit geringerer Sterblichkeit in drei Krankenhäusern.
Fallstudie lesen →Pfizers ML beschleunigt Paxlovid-Entwicklung um 90%
Pfizer nutzte maschinelles Lernen für strukturbasiertes Wirkstoffdesign, um das COVID-19-Antiviral Paxlovid in rekordverdächtigen 4 Monaten zu entwickeln und die Rechenzeiten um 80–90% zu reduzieren — eine Revolution für Pharma-Zeitpläne.[1]
Fallstudie lesen →UCSD Health KI: 17 % weniger Sepsissterblichkeit, Patientenfluss revolutioniert
UC San Diego Health setzt prädiktive KI ein, um die Sepsissterblichkeit um 17 % zu senken, jährlich 50 Leben zu retten, den Patientenfluss über Mission Control zu optimieren und sichere Piloten für generative KI angesichts von Kapazitätsengpässen zu starten.
Fallstudie lesen →KI der Cleveland Clinic: Sepsis-Warnungen & Ambient-Notizen
Die Cleveland Clinic setzt nach erfolgreichem Pilotprojekt die prädiktive KI-Plattform von Bayesian Health für die frühzeitige Sepsis-Erkennung ein und testet parallel Ambient-Sprach-zu-Text-Piloten, um die Dokumentationszeit von Ärztinnen und Ärzten drastisch zu reduzieren und so Versorgung und Outcomes in einem führenden medizinischen Zentrum zu verbessern.
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