Unsere Referenzen zeigen, wie Zusammenarbeit Zukunft gestaltet
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Gemeinsam machen wir Daten zum Erfolgstreiber.
Hinter jeder Referenz steht mehr als nur ein Projekt – sie steht für Zusammenarbeit auf Augenhöhe, Vertrauen und gemeinsame Visionen. Als Partner begleiten wir Unternehmen auf dem Weg zu datengetriebenen Entscheidungen und nachhaltigem Wachstum. In unseren Referenzen siehst du, wie wir mit unseren Kund:innen innovative Lösungen entwickeln, die Komplexität vereinfachen und Zukunft greifbar machen.
Woodward L´Orange migrierte erfolgreich von QlikView auf Qlik Sense und modernisierte seine BI-Umgebung. Self-Service, flexible Datenbearbeitung und regelmäßige Releases sichern Effizienz und Zukunftsfähigkeit.
Ein Informationsdienstleister führte eine benutzerfreundliche BI-Lösung ein, um Daten zentral bereitzustellen und Entscheidungen zu beschleunigen. Datenanalysen, Monitoring und Visualisierungen laufen nun automatisiert und zuverlässig.
Ein deutscher Medizintechnik-Versorger nutzt eine auf Qlik basierende Process-Mining-Lösung, um komplexe Verkaufs- und Abrechnungsprozesse transparent zu machen. Durch die datenbasierte Analyse von SAP-Informationen können Bottlenecks erkannt, Prozesse optimiert und Entscheidungen fundiert getroffen werden.
Ein internationaler Hersteller medizintechnischer Anlagen automatisierte sein Reporting und die Lieferantenbewertung durch eine abteilungsübergreifende Data-Analytics-Lösung. Dank zentralisierter Daten und einer benutzerfreundlichen Oberfläche werden Bestellungen, Projekte und Montagen automatisch priorisiert – was das Lieferantenmanagement deutlich entlastet.
Ein Maschinen- und Anlagenbauer optimierte seine Produktionsplanung mithilfe von Machine Learning. Durch präzisere Wiederbeschaffungszeiten und verbesserte Stammdatenqualität wurden Planung, Reaktionsgeschwindigkeit und Liefertermine deutlich verbessert.
Ein führender deutscher Automobilhersteller nutzt KI-gestützte Drohneninspektionen, um Transportschäden und Verschmutzungen an Neufahrzeugen automatisch zu erkennen. Durch Machine-Learning-Analyse von 4K-Bildmaterial werden über 90 % der Fälle zuverlässig identifiziert – nachhaltig, effizient und ohne zusätzliche Lackierungen.
Ein führender deutscher Telekommunikationsanbieter setzt auf eine Machine-Learning-Lösung, um Zahlungsausfälle frühzeitig zu erkennen und Betrugsrisiken zu minimieren. Durch die Analyse von Kunden-, Produkt- und Zahlungsdaten können bis zu 90 % der unbezahlten Verträge zuverlässig vorhergesagt werden.
Ein führender deutscher Automobilhersteller optimierte seine Lager- und Kapazitätsplanung mit einer integrierten Data-Analytics-Lösung und der Planungserweiterung Write!. Durch automatisiertes Stammdatenmanagement und datenbasierte Entscheidungsprozesse konnten die Planung um über 60 % beschleunigt und die Kosten um mehr als 10 % reduziert…
Eine große deutsche Versicherung nutzt ein NLP-basiertes Tool, um Schadensmeldungen effizienter zu bearbeiten und potenzielle Betrugsfälle frühzeitig zu erkennen. Das Modell, trainiert auf historischen Schadensberichten und Experteneinschätzungen, unterstützt Sachbearbeiter gezielt und steigert die Genauigkeit der Betrugserkennung erheblich.
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