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Leuchtturmprojekt · GovTech
India Post – Beschwerdesystem

Landesweit in Indien, vergeben über GeM (Nov. 2025).

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Landesweit in Indien, vergeben über GeM (Nov. 2025).

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KI & Machine Intelligence

Vier KI-Produkte für Kunden aus Messtechnik, Mode, Retail und Energie­verteilung

Jedes Produkt läuft im Produktivbetrieb und hat ein gemessenes Ergebnis: von 25% geringeren Wartungskosten bis zu 90% besserer Prognosegenauigkeit.

Vorausschauende Wartung

Die Herausforderung

Der Kunde ist Österreichs größter Hersteller und Distributor innovativer Analysegeräte. Seine Geräte helfen Anwendern, die Performance von Fertigungsanlagen zu überwachen, und eines seiner Produkte, EasyDens, wird von Hobbybrauern genutzt. Das Unternehmen beauftragte uns mit einem KI-Produkt, das vorhersagt, wann eine Wartung nötig wird – mit erheblichen Einsparungen gegenüber routinemäßiger, zeitbasierter vorbeugender Wartung.

Die Lösung

Wir lieferten ein KI-Produkt für Predictive Maintenance, mit dem der Kunde und seine Kunden den reaktiven Kreislauf hinter sich ließen – hin zu vorbeugender und vorausschauender Wartung mit deutlich besserer Wartungsplanung.

Ergebnisse

25%Geringere Wartungskosten für die Kunden des Kunden

Eingesetzte Technologien

Python Autoencoder One-Class SVM PyOD Multivariate Gaussian TensorFlow Keras

Computer-Vision-Körpervermessung

Die Herausforderung

Dieser in den USA ansässige Kunde betreibt eine Plattform für Größenempfehlungen und Visualisierung für Fashion-E-Commerce. Er wollte die Fähigkeit seines Produkts ausbauen, für die Käufer der betreuten Marken die perfekte Passform zu finden.

Die Lösung

Das Computer-Vision-Tool zur Körpervermessung hilft den Marken des Kunden heute, die Conversion zu steigern und Retouren zu senken. Es macht die Anprobe schneller und zugänglicher, auch außerhalb der Umkleidekabine, und sorgt für zufriedenere Kunden.

Ergebnisse

20%Weniger Verkaufsretouren für die Marken des Kunden

Eingesetzte Technologien

Python TensorFlow Keras PyTorch fastai OpenCV CNN

Multi-Channel-Attribution

Die Herausforderung

Dieser in Indien ansässige E-Commerce-Retailer wollte die wertvollsten Kunden identifizieren, die am ehesten auf seiner Plattform kaufen würden, um die Customer Journey jedes Kunden zu optimieren, seine Marketing-Ressourcen bestmöglich einzusetzen und den Gewinn zu steigern.

Die Lösung

Das Produkt identifiziert zunächst die wichtigsten Kunden und bildet anschließend ab, wie diese Kunden über verschiedene Kanäle mit der Marke interagieren. Es weist jedem Kanal einen Wichtigkeitswert zu und rechnet schließlich jede Conversion anteilig den Kanälen zu, die am meisten beigetragen haben.

Ergebnisse

15%Höherer Umsatz
18%Geringere Warenkorbabbruchrate

Eingesetzte Technologien

Python Markov Chain

Personalprognose

Die Herausforderung

Dieser indische Kunde ist im Bereich Energieverteilung und Support-Dienstleistungen tätig. Ein unerwarteter Anstieg der Nachfrage nach Elektrotechnikern ließ sein Serviceniveau drastisch sinken. Das Unternehmen musste den Personalbedarf für seine Techniker und Leitungsmonteure 30 Tage im Voraus vorhersagen, um sein Serviceniveau zu erhöhen und gleichzeitig die Kosten unter Kontrolle zu halten.

Die Lösung

Wir halfen dem Unternehmen, ein Produkt zu entwickeln, das den Personalbedarf der kommenden Tage mit Deep-Learning-Verfahren prognostiziert – und so die nötige Transparenz für eine verlässliche Personalplanung schafft.

Ergebnisse

90%Bessere Prognosegenauigkeit

Eingesetzte Technologien

Python ARIMA LSTM RNN Fuzzy Time Series Vector Autoregression

Häufige Fragen

Welche KI-Produkte hat Mindrops für diese Kunden entwickelt?
Vier, alle im Produktivbetrieb: ein Predictive-Maintenance-Produkt für Österreichs größten Hersteller von Analysegeräten, ein Computer-Vision-Tool zur Körpervermessung für eine US-Plattform für Größenempfehlungen im Fashion-E-Commerce, ein Multi-Channel-Attributionsprodukt für einen indischen E-Commerce-Händler und ein Produkt für Personalprognosen für ein indisches Unternehmen für Energieverteilung und Support-Services.
Welche Technologien und Modelle kamen zum Einsatz?
Alle vier sind in Python entwickelt. Predictive Maintenance nutzt Autoencoder, One-Class SVM, PyOD und multivariate Gauß-Modelle auf TensorFlow und Keras; die Körpervermessung nutzt CNNs mit TensorFlow, Keras, PyTorch, fastai und OpenCV; die Attribution nutzt Markov-Ketten; die Prognose kombiniert ARIMA, LSTM- und RNN-Netze, Fuzzy Time Series und Vektorautoregression.
Welche Ergebnisse haben die KI-Produkte erzielt?
Predictive Maintenance senkte die Wartungskosten für die Kunden des Kunden um 25%. Die Körpervermessung reduzierte die Verkaufsretouren für die Marken des Kunden um 20%. Die Multi-Channel-Attribution steigerte den Umsatz um 15% und senkte die Warenkorbabbruchrate um 18%. Die Personalprognose verbesserte die Prognosegenauigkeit um 90%.
Wie funktioniert das Produkt für Personalprognosen?
Es prognostiziert bis zu 30 Tage im Voraus, wie viele Techniker und Leitungsmonteure der Kunde benötigt – mit Deep-Learning- und Zeitreihenmodellen. So kann das Unternehmen nach einem unerwarteten Nachfrageanstieg sein Servicelevel erhöhen und zugleich die Kosten im Griff behalten.
Kann Mindrops auch für uns ein KI-Produkt entwickeln?
Ja. Im Bereich KI-Entwicklung entwickelt Mindrops produktive Machine-Learning-Produkte für Branchen wie Fertigung sowie Retail und E-Commerce. Fordern Sie eine Projektschätzung an; wir antworten innerhalb eines Werktags.

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