Fallstudie: Logistikunternehmen Genf

Wie ein Schweizer Logistiker seine Lieferprognosen um 38 % verbesserte

«Wir hatten jahrelang versucht, unsere Routenplanung zu optimieren. Erst mit dem KI-Modell von Solid AI Bridge konnten wir wirklich vorhersagen, wann welche Lieferung eintrifft.»

— Projektleiter, mittelgrosses Logistikunternehmen, Kanton Genf

38 %genauere Lieferprognosen 14 Wochenvom Kick-off bis Produktivbetrieb 3 Systemeintegriert (ERP, GPS, Lagerverwaltung)

Artificial Intelligence für Unternehmen, die konkrete Ergebnisse brauchen

Wir bauen KI-Systeme, die in bestehende Abläufe passen. Keine Theorie, keine Demos ohne Bezug zum Tagesgeschäft. Jedes Projekt beginnt mit Ihren Daten und endet mit einem System, das Ihr Team selbständig nutzt.

Arbeitsplatz mit KI-Datenanalysen auf mehreren Bildschirmen

Unsere Methodik in vier Feldern

Datenlandschaft verstehen

Bevor ein einziges Modell trainiert wird, kartieren wir Ihre Datenquellen. Welche Systeme liefern was? Wo gibt es Lücken? Dieses Bild entsteht in der ersten Woche, nicht nach Monaten.

Modellierung mit Geschäftslogik

Jedes Machine-Learning-Modell wird mit Ihren Fachleuten gemeinsam definiert. Die Zielvariable kommt aus dem Business, nicht aus einem akademischen Paper. So entstehen Modelle, die Ihr Controlling versteht.

Integration statt Insellösung

Ein KI-Modell, das in einem Jupyter-Notebook lebt, bringt niemandem etwas. Wir deployen in Ihre bestehende Infrastruktur: ob On-Premise-Server, Azure, AWS oder eine hybride Architektur.

Wissenstransfer und Betrieb

Nach dem Go-Live schulen wir Ihr Team. Nicht mit Folien, sondern mit Hands-on-Sessions direkt am System. Ziel: Sie brauchen uns danach nur noch für Weiterentwicklungen, nicht für den Alltag.

Fallstudie: Qualitätskontrolle in der Fertigung

Branche: Präzisionsmechanik, Westschweiz

Kameragestützte Qualitätskontrolle an einer Fertigungslinie

Ein Hersteller von Präzisionsteilen hatte ein Problem: Die manuelle Sichtkontrolle erkannte Oberflächenfehler zuverlässig, aber zu langsam. Bei steigenden Stückzahlen wurde der Engpass spürbar.

Wir haben ein Bilderkennungssystem auf Basis von Convolutional Neural Networks entwickelt. Das Training nutzte 12'000 annotierte Bilder aus der realen Produktion. Keine Stockfotos, keine synthetischen Daten.

Nach acht Wochen Entwicklung und drei Wochen Parallelbetrieb lief das System eigenständig. Die Fehlererkennungsrate stieg auf 96,2 %, die Prüfzeit pro Teil sank von 4,1 auf 0,8 Sekunden.

«Das System hat uns nicht nur schneller gemacht. Es hat uns gezeigt, welche Fehlertypen wir vorher gar nicht systematisch erfasst hatten.» — Produktionsleiter

Leistungsmatrix: was wir konkret anbieten

Leistung	Typischer Umfang	Ergebnis
KI-Potenzialanalyse	2–3 Tage, Workshop + Bericht	Priorisierte Liste von KI-Anwendungsfällen mit Aufwandschätzung
Prädiktive Modelle	6–16 Wochen, je nach Datenlage	Produktionsreifes Prognosemodell, integriert in Ihr System
Computer Vision	8–20 Wochen	Bilderkennungssystem für Qualitätskontrolle, Sortierung oder Dokumentenverarbeitung
NLP und Textanalyse	6–14 Wochen	Automatisierte Klassifikation, Extraktion oder Zusammenfassung von Texten
MLOps und Modellbetrieb	Laufend, ab 2 Tagen pro Monat	Monitoring, Retraining-Pipelines, Drift-Erkennung
Schulung und Enablement	1–5 Tage, massgeschneidert	Ihr Team versteht die Modelle und kann sie weiterentwickeln

«Was mich überzeugt hat: Das Team von Solid AI Bridge hat nicht mit Buzzwords um sich geworfen, sondern gefragt, welche Entscheidungen wir täglich treffen und wo bessere Daten helfen würden.»

— COO, Handelsunternehmen, Genf

11 Projekte im Produktivbetrieb seit 2022

Wie eine Zusammenarbeit abläuft

Erstgespräch (kostenlos, 45 Min.)

Sie schildern Ihre Situation. Wir stellen Fragen zu Daten, Systemen und Zielen. Am Ende wissen beide Seiten, ob ein KI-Projekt sinnvoll ist.

Dateninventur und Machbarkeitsprüfung

Wir sichten Ihre Daten unter NDA. Reicht die Qualität? Welche Vorarbeiten sind nötig? Das Ergebnis ist ein kurzer Bericht mit klarer Empfehlung.

Prototyp und Validierung

Ein erstes Modell entsteht. Sie sehen Ergebnisse an echten Daten, nicht an Testdaten. Erst wenn die Ergebnisse überzeugen, geht es weiter.

Produktivsetzung und Übergabe

Das Modell wird in Ihre Infrastruktur integriert, dokumentiert und an Ihr Team übergeben. Monitoring läuft automatisiert, Retraining nach Bedarf.

Häufig gestellte Fragen

Brauchen wir grosse Datenmengen, um KI einzusetzen?

Nicht zwingend. Für viele Anwendungsfälle reichen einige tausend strukturierte Datensätze. Entscheidend ist die Qualität: konsistente Felder, wenig fehlende Werte, klare Zielvariablen. In der Dateninventur klären wir, ob Ihre Basis ausreicht oder ob wir zuerst Daten aufbereiten müssen.

Wie schützen Sie unsere Daten?

Alle Projekte laufen unter NDA. Daten verlassen Ihre Infrastruktur nur, wenn Sie das ausdrücklich freigeben. Wir arbeiten bevorzugt auf Ihren Servern oder in Ihrem Cloud-Tenant. Für die Entwicklung nutzen wir anonymisierte oder pseudonymisierte Datensätze, wo immer möglich.

Was kostet ein typisches Projekt?

Das hängt stark vom Umfang ab. Eine Potenzialanalyse liegt im niedrigen vierstelligen Bereich. Ein vollständiges Prognosemodell mit Integration bewegt sich je nach Komplexität zwischen CHF 25'000 und CHF 120'000. Im Erstgespräch geben wir eine grobe Einschätzung, bevor wir ein verbindliches Angebot erstellen.

Arbeiten Sie auch mit kleinen Unternehmen?

Ja. Einige unserer wirkungsvollsten Projekte waren bei Firmen mit 15 bis 50 Mitarbeitenden. Gerade dort ist der Hebel oft gross, weil manuelle Prozesse einen überproportionalen Anteil der Arbeitszeit binden.

Projekt besprechen

Beschreiben Sie kurz Ihre Situation. Wir melden uns innerhalb von zwei Arbeitstagen.

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