Transfer

Gemeinsam mit der Solar Materials GmbH entwickeln wir ein end-to-end Machine-Learning-Modell, das Recyclingprozesse optimiert, den Materialertrag maximiert und Abfall in einem Circular-Economy-Rahmen reduziert.

In Zusammenarbeit mit Thyssenkrupp Nucera evaluieren wir KI-basierte Ansätze, die Risikomanager bei der Bewertung der unternehmerischen Resilienz unterstützen. Unser Ziel ist es, Informationen zu identifizieren, die Veränderungen in Risikoverläufen signalisieren und fundiertere Entscheidungen ermöglichen.

In Zusammenarbeit mit der Siemens AG entwickeln wir vorhersagende und empfehlende Methoden zur Optimierung von Geldautomatenbeständen und Auffüllrouten. Durch die Kombination von Machine Learning und Optimierung möchten wir die Entscheidungsqualität über reine Nachfrageprognosen hinaus verbessern.

In Zusammenarbeit mit der AOK Sachsen-Anhalt entwickeln wir datenbasierte Planungsansätze, die die Arbeitsbedingungen von Pflegekräften in der häuslichen Pflege verbessern sollen, indem sie individuelle Präferenzen berücksichtigen und unnötige Fahrzeiten reduzieren. Zudem untersuchen wir, wie Kooperationen zwischen Pflegediensten die Effizienz und Versorgungsqualität steigern können.

Dieses externe Promotionsprojekt, das in Zusammenarbeit mit Rolls-Royce Deutschland durchgeführt wird, konzentriert sich auf die Optimierung komplexer Produktionsprozesse in der Luft- und Raumfahrtindustrie.

Gemeinsam mit Partnern wie der Deutschen Bahn und der ÖBB entwickeln wir KI-basierte Optimierungsmethoden für eine energieeffiziente und robuste Eisenbahnplanung. Unsere Lösungen passen sich Störungen an und machen den Betrieb nachhaltiger, zuverlässiger und transparenter.

In Zusammenarbeit mit der Sparkassen-Finanzgruppe haben wir das Potenzial IoT-gestützter digitaler Finanzierungsprozesse untersucht und Banken wertvolle Einblicke geliefert, um sich strategisch in einem zunehmend digitalen Markt zu positionieren.