Kundenerfolge
Erfahrungsberichte von Unternehmen, die mit unseren KI-Lösungen arbeiten
Zur StartseiteWas unsere Kunden sagen
Michael Lang
CTO, ZĂŒrich
Die Daten-Pipeline-Architektur, die Axon Intelligence fĂŒr uns entwickelt hat, funktioniert seit neun Monaten zuverlĂ€ssig. Die Dokumentation ermöglichte unserem Team, eigenstĂ€ndig Anpassungen vorzunehmen.
15. Januar 2025
Sarah Koller
Projektleiterin, Basel
Die Integration unserer bestehenden Systeme mit den neuen KI-Funktionen verlief strukturiert und ohne grössere Unterbrechungen. Das Team war wĂ€hrend des gesamten Prozesses verfĂŒgbar fĂŒr technische Fragen.
3. Januar 2025
Robert Meyer
CEO, Genf
Die technische Due Diligence half uns, fundierte Entscheidungen ĂŒber eine potenzielle Akquisition zu treffen. Der Bericht war klar strukturiert und enthielt die notwendigen Details fĂŒr unser FĂŒhrungsteam.
18. Dezember 2024
Anna Weber
IT-Leiterin, Bern
Professionelle Herangehensweise mit realistischen ZeitschÀtzungen. Die Schulung unseres Teams war praktisch orientiert und half beim VerstÀndnis der implementierten Systeme.
7. Dezember 2024
Daniel Huber
Technischer Direktor, Lausanne
Die technische Expertise war offensichtlich. Komplexe Konzepte wurden verstÀndlich erklÀrt, und das Team nahm sich Zeit, unsere spezifischen Anforderungen zu verstehen.
22. November 2024
Lisa Brunner
Datenanalystin, Luzern
Die implementierte Lösung erfĂŒllt unsere Anforderungen. Die Ăbergabephase war gut organisiert, und die bereitgestellte Dokumentation ist nĂŒtzlich fĂŒr die tĂ€gliche Arbeit.
10. November 2024
Erfolgsgeschichten
Die Herausforderung
Ein Finanzdienstleister hatte DatenqualitĂ€tsprobleme, die die Entwicklung von ML-Modellen behinderten. Inkonsistente Formate und fehlende Validierung fĂŒhrten zu unzuverlĂ€ssigen Trainingsdaten.
Unsere Lösung
Implementierung einer Daten-Pipeline mit automatisierter Validierung, Transformationslogik und QualitĂ€tschecks. Integration mit bestehenden Systemen unter BerĂŒcksichtigung regulatorischer Anforderungen.
Die Ergebnisse
- 72% weniger Datenfehler
- 4 Stunden tÀgliche Zeitersparnis
- Compliance-Anforderungen erfĂŒllt
"Die neue Pipeline lÀuft seit acht Monaten stabil. Unser Team kann sich jetzt auf Modellentwicklung konzentrieren statt auf Datenbereinigung."
- Technischer Leiter, Schweizer Bank
Die Herausforderung
Ein Industrieunternehmen wollte Predictive Maintenance implementieren, hatte aber keine Erfahrung mit der Integration von ML-Modellen in ihre Produktionssysteme.
Unsere Lösung
Entwicklung einer Integrationsarchitektur, die ML-Vorhersagen in Echtzeit an Wartungsteams liefert. API-Design mit Fehlerbehandlung und Fallback-Verfahren fĂŒr kritische Systeme.
Die Ergebnisse
- 38% weniger ungeplante AusfÀlle
- CHF 180'000 jÀhrliche Einsparungen
- Team erfolgreich geschult
"Das System lÀuft zuverlÀssig, und unser Wartungsteam nutzt die Vorhersagen aktiv bei der Planung. Die Schulung war sehr hilfreich."
- Operations Manager, Industrieunternehmen
Abgeschlossene Projekte
Durchschnittliche Bewertung
Kundenzufriedenheit
Jahre Erfahrung
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Sonntag: Geschlossen