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AI Use Cases

synvert Acce­le­ra­tors

Logi­stics & Transport


Cloud Data & AI für Effi­zi­enz, Trans­pa­renz & Innovation


Opti­mierte Lie­fer­ket­ten & Mobi­li­tät


Logistik und Transport Bild vom Hafen in Barcelona


Cloud Data & AI revo­lu­tio­nie­ren die Logis­tik- und Trans­port­bran­che, indem sie Pro­zesse opti­mie­ren, Rou­ten effi­zi­en­ter pla­nen und Betriebs­ab­läufe auto­ma­ti­sie­ren. Unter­neh­men pro­fi­tie­ren von Echt­zeit-Track­ing, prä­zi­sen Nach­fra­ge­pro­gno­sen und opti­mier­ter Kapazitätsplanung.

Künst­li­che Intel­li­genz ana­ly­siert Ver­kehrs­da­ten, um Ver­spä­tun­gen vor­her­zu­sa­gen und Rou­ten in Echt­zeit anzu­pas­sen. Machine Lear­ning ver­bes­sert die War­tungs­pla­nung, indem es poten­zi­elle Stö­run­gen früh­zei­tig erkennt und Still­stands­zei­ten mini­miert. Für Bahn­ge­sell­schaf­ten ermög­li­chen daten­ge­trie­bene Netz­werk­ana­ly­sen eine opti­male Aus­las­tung und ver­bes­serte Tak­tung, wäh­rend Sen­so­rik und Pre­dic­tive Main­ten­ance die Betriebs­si­cher­heit erhö­hen. Pro­cess Mining und KI-gestützte Auto­ma­ti­sie­rung stei­gern die Effi­zi­enz in Lager­hal­tung und Frachtlogistik.

Mit über 30 Jah­ren Erfah­rung und mehr als 3.000 erfolg­reich umge­setz­ten Pro­jek­ten ist synvert der ideale Part­ner für Logis­tik- und Trans­port­un­ter­neh­men, die ihre digi­tale Trans­for­ma­tion mit Cloud Data & AI vor­an­trei­ben wollen.


Unsere Kun­den im Bereich Logi­stics & Transport



Use Cases



Pre­dic­tive Maintenance


Vor­her­sage von Aus­fäl­len an Eisen­bahn­wei­chen auf Basis his­to­ri­scher und aktu­el­ler Daten zur Opti­mie­rung von War­tung und Erneuerung.



Ver­kehrs­mel­dun­gen


Auto­ma­ti­sierte Ver­ar­bei­tung von Ver­kehrs­mel­dun­gen mit Large Lan­guage Model (LLM) basier­ten Systemen.



Ser­ver­less PaaS


Nut­zung eines ser­ver­lo­sen PaaS-Diens­tes in Azure zur Imple­men­tie­rung von BI‑, Big Data- und Machine Lear­ning-Pipe­lines für eine beliebte euro­päi­sche Billigfluggesellschaft.



Daten­an­rei­che­rung


Unter­stüt­zung eines füh­ren­den Luft­fahrt­kon­zerns bei der Erschlie­ßung des Werts sei­ner Daten durch die Bear­bei­tung und Anrei­che­rung von Daten­sät­zen mit Hive, Data­iku und Impala.



Vor­her­sa­ge­mo­dell


Imple­men­tie­rung eines „Invoice to cash“-Prognosemodells zur Vor­her­sage der Zah­lungs­ver­zö­ge­rung aus­ste­hen­der Rech­nun­gen für ein welt­weit füh­ren­des See­lo­gis­tik- und Hafenbetriebsunternehmen.



DWH-Moder­ni­sie­rung


Moder­ni­sie­rung des bestehen­den Data Ware­house für ein welt­wei­tes mari­ti­mes Logis­tik­un­ter­neh­men, um die Umset­zung einer glo­ba­len Unter­neh­mens-BI-Stra­te­gie zu ermöglichen.



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