Direkte Rückmeldungen von Projektverantwortlichen, die mit uns gearbeitet haben.
Vor dem Projekt haben drei Mitarbeiter jeden Morgen Lieferscheine manuell ins System getippt. Das dauerte bis Mittag. Seit der Dokumentenautomation von Ai Catalyst Tech läuft das in 20 Minuten, und die Fehlerquote ist von 6 % auf unter 1 % gesunken. Die Investition hat sich nach vier Monaten amortisiert.Thomas Keller Logistikleiter, Berger Transport AG, Thun
Wir brauchten ein System, das Patientenanfragen per E-Mail vorsortiert: Terminwünsche, Rezeptanfragen, dringende Fälle. Das Modell von Ai Catalyst Tech erkennt die Kategorie in 97 % der Fälle korrekt. Unsere Empfangsmitarbeiterinnen können sich jetzt auf die Telefonate konzentrieren, statt den Posteingang abzuarbeiten.Dr. Nadia Rossi Klinikleiterin, Praxis am Bärenplatz, Bern
Der Chatbot beantwortet rund 70 % der Kundenanfragen ohne menschliches Eingreifen. Bei komplexen Fällen übergibt er sauber an unser Support-Team und liefert gleich eine Zusammenfassung mit. Einziger Kritikpunkt: Die erste Version brauchte bei Dialektausdrücken noch Nachhilfe. Nach dem zweiten Trainingszyklus lief es dann.Reto Brunner E-Commerce-Leiter, Alpina Outdoors GmbH, Interlaken
Wir haben Ai Catalyst Tech beauftragt, ein Prognosemodell für unsere Lagerbestände zu bauen. Das Modell berücksichtigt Saisonalität, Wetterdaten und historische Verkaufszahlen. Seit der Einführung haben wir unsere Überbestände um 23 % reduziert und gleichzeitig weniger Lieferengpässe. Die wöchentlichen Berichte sind klar und handlungsorientiert.Claudia Meier CFO, Zürcher Weinhandel AG
Berger Transport AG in Thun verarbeitet täglich rund 400 Lieferscheine von verschiedenen Spediteuren. Jeder Schein hat ein anderes Format. Drei Mitarbeiter tippten die Daten manuell ins ERP-System (SAP Business One). Fehler bei Artikelnummern und Mengenangaben führten regelmässig zu Nachlieferungen und Reklamationen.
Wir haben ein OCR-Modul mit einem nachgeschalteten Klassifikationsmodell gebaut. Das OCR liest die Lieferscheine ein, das Modell erkennt Felder wie Absender, Artikelnummer, Menge und Lieferdatum. Unsichere Ergebnisse (Konfidenz unter 85 %) werden einem Mitarbeiter zur Prüfung vorgelegt. Die Integration in SAP läuft über eine REST-API, die wir gemeinsam mit der internen IT aufgesetzt haben.
Nach acht Wochen Entwicklung und zwei Wochen Testbetrieb war das System produktiv. Die manuelle Eingabezeit sank von 4,5 Stunden auf 20 Minuten pro Tag. Die Fehlerquote fiel von 6 % auf 0,8 %. Zwei der drei Mitarbeiter wurden in die Qualitätskontrolle versetzt, wo sie dringend gebraucht wurden.
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