Referenzprojekte

CANCOM Austria entwickelt eine für Firmenkunden optimierte Agenten-Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, einen einfachen und sicheren Zugriff auf ihre verteilten Unternehmensdaten über ein zentrales Portal zu ermöglichen.

Als Teil des Entwicklerteams unterstützte Pasieka AI die Architektur und Umsetzung des KI-Backends. Dabei wurden Large Language Modelle (LLM) in einem Retriever Augmented Generation (RAG) System eingesetzt und mit verschiedenen Werkzeugen / Tools, die weitere Funktionalitäten ermöglichen, erweitert.

Dies ermöglicht Mitarbeiterinnen den Zugriff auf verschiedene firmeninterne Wissensquellen über ein zentrales, intuitives Chat-Interface.

Technologien & Methoden

• Microsoft Azure Cloud
• Large Language Models
• Retriever Augmented Generation (RAG)
• Agentensysteme

Kapsch TrafficCom entwickelt mit seinen mehr als 4000 Mitarbeitern weltweit Transportinfrastruktur auf dem höchsten Stand der Technik. Als Unternehmen stehen sie vor der Herausforderung, KI-Technologien effektiv in bestehende Prozesse zu integrieren.

Pasieka AI unterstützte durch strategische Beratung, Anwendungsmöglichkeiten für Large Language Models (LLM) und genAI sowie damit verbundene Risiken und Hindernisse zu identifizieren.

Dies ermöglichte die Erstellung einer konkreten Roadmap für die Anwendung und Integration einer KI-Lösung zur Prozessoptimierung und effizienteren Ressourcennutzung

Technologien & Methoden

• Prozessanalyse
• Marktrecherche & Produktevaluation
• Strategieplanung

Führungskräfte und Mitarbeiter sind gleichermaßen von der rasanten Entwicklung und der damit einhergehenden Unsicherheit betroffen. Diese Unsicherheit schürt Zukunftssorgen und hemmt die Adoption und sinnvolle Auseinandersetzung mit einer neuen Technologie, welche, wenn korrekt angewandt, viele positive Effekte mit sich bringen kann.

Pasieka AI entwickelte ein umfassendes Inhouse-Training zu Large Language Models und darauf aufbauende Workshops zur Identifikation und Aufwandsschätzung von Pilotprojekten.

Dies ermöglicht ein fundiertes Verständnis der KI-Technologie im Team und konkrete, priorisierte Projektvorschläge mit Kosten-Nutzen-Analyse.

Technologien & Methoden

• Mitarbeiterfortbildung
• Workshops
• Unternehmensanalyse

Die Volkswagen Gruppe vertreibt mit ihren Tochtergesellschaften wie Audi, Porsche, VW, Škoda uvm. Kraftfahrzeuge in der ganzen Welt. Eine Herausforderung im Kundenkontakt ist, dass Kundenservice-Gespräche wertvolle Informationen enthalten, die bisher nicht systematisch ausgewertet werden konnten.

Pasieka AI unterstützte das Entwicklerteam mit der Architektur und Umsetzung verschiedener KI-Komponenten. Diese ermöglichten eine Sprach-Analyse-Plattform durch den Einsatz von AWS Language AI, Topic Modelling und Natural Language Processing (NLP) Methoden.
Diese ermöglichte die automatisierte Auswertung von Kundengesprächen und bot tiefere Einblicke in Kundenbedürfnisse und Probleme.

Technologien & Methoden

• Amazon Cloud
• Natural Language Processing (NLP)
• Sprach-Transcription & Analyse

Unternehmen können der Informationsflut kaum standhalten und verwalten immer mehr Informationen, verstreut in verschiedenen Unternehmensbereichen und Systemen. Mitarbeiter verschwenden wertvolle Zeit mit der Suche nach Dokumenten, anstatt Probleme zu lösen.

Als Gründer und Hauptentwickler von Heureka AI entwickelte Pasieka AI das KI-gestützte Wissensmanagementsystem "Pallas". Pallas verwendet Large Language Models (LLM) in einem Retriever Augmented Generation (RAG) Ansatz, um Unternehmensdaten aus verschiedenen Wissensbasen wie SharePoint, Confluence und Slack über ein einfach zu benutzendes Chat-Interface erfragbar und nutzbar zu machen.

Mit Pallas können Unternehmen die Informationsüberflutung und Fragmentierung effektiv managen. So stellen sie sicher, dass ihre Mitarbeiter keine Zeit mit der Informationssuche verschwenden, sondern diese nutzen, um Probleme zu lösen.

Technologien & Methoden

• Large Language Models (LLM)
• Retriever Augmented Generation (RAG)
• Model Fine-tuning
• Data Engineering
• Microservices

Moderne Fertigungsanlagen besitzen tausende von Ersatzteilen, welche in ausreichender Anzahl vorliegen müssen, um einen kontinuierlichen Betrieb zu gewährleisten. Hinzu kommen unterschiedliche Lieferzeiten, welche die optimale Verwaltung der Lagerhaltung erschweren.

Pasieka AI war nach Projektübernahme für die KI-Architektur und Umsetzung des datenverarbeitenden Backends verantwortlich. Als integrierter Teil des Motius-GmbH-Teams, im Speziellen für die Weiterentwicklung des Vorhersagesystems basierend auf historischen Daten für Bestellungen und Wartungen von Ersatzteilen. Als zentraler Bestandteil war das Vorhersagesystem eingebettet in ein zentrales Portal, welches eine vollständige Übersicht über alle Bauteile einfach und flexibel ermöglicht.

Technologien & Methoden

• Amazon Cloud (AWS)
• Data Engineering
• Statistik

Brantner entwickelt für seine Entsorgungsanlagen eigene Kamerasysteme, welche mittels KI-Bildanalyse den Inhalt von Lieferungen analysieren und quantifizieren können. Die wachsende Sammlung von Trainingsbildern stellte eine Herausforderung für die kontinuierliche Weiterentwicklung der Modelle dar.

Pasieka AI war verantwortlich für die Entwicklung eines Konzepts für eine MLOps-Architektur zur Verwaltung von Trainingsbildern und Modellversionen. Diese ermöglichte die Nachvollziehbarkeit der Modellentwicklung und effizientere Weiterentwicklung der KI-Systeme.

Technologien & Methoden

• Softwarearchitektur
• DevOps
• MLFlow