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AI Autopilot — +6% Durchsatz und $781K jährlicher Gewinnzuwachs in einem 25-tägigen kontrollierten Pilotprojekt. Brasil Mineral #441 (Juli 2024).Pilotergebnisse ansehen
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Bewährte Ergebnisse

Pilotergebnisse

Proof-of-Concept-Ergebnisse aus realen Betrieben – validiert durch messbare Produktionsdaten.

AMG — AI Autopilot für strategische Mineralien (Lithium)
Ausgewählte Fallstudie — Benannter Kunde

AMG — AI Autopilot für strategische Mineralien (Lithium)

Kunde

AMG Lithium — Teil der AMG Critical Materials N.V. (~3.600 Mitarbeitende weltweit). Name und Marke mit Genehmigung verwendet.

Engagement

Im Jahr 2025 implementierte Brainiall AI Autopilot — die beratende Schicht für Prozessoptimierung in Echtzeit — im Strategische-Mineralien-Betrieb (Lithium) von AMG in Brasilien.

Umfang

Details des Engagements unter NDA. AMG Lithium ist entlang der gesamten Lithium-Wertschöpfungskette tätig — vom Spodumen-Abbau in Brasilien bis zu batteriefähigem Lithiumhydroxid in Deutschland.

Benannter Kunde · 2025Brainialls zweites öffentlich benanntes Engagement — strategische Mineralien, 2025.
Vollständige FallstudieAMG Lithium besuchen
AI Autopilot — Optimierung des Mahlkreislaufs (Gold)
Ausgewählte Fallstudie — veröffentlicht

AI Autopilot — Optimierung des Mahlkreislaufs (Gold)

Kunde

Kanadische Goldmine im Mid-Tier-Segment

Herausforderung

Manuelle Prozesssteuerung begrenzt Durchsatz und Konsistenz. Operatoren können optimale Parameter bei wechselnden Erzbedingungen nicht rund um die Uhr halten.

Lösung

AI Autopilot für Prozessoptimierung in Echtzeit eingeführt. 25-tägiger kontrollierter Test (10. Jan. – 5. Feb. 2024) mit Wechsel zwischen KI- und manueller Steuerung in 48-Stunden-Zyklen. Partnerschaft mit SoftwareOne auf AWS-Cloud-Infrastruktur.

+6 % Durchsatz: 435 t/h (KI) vs. 412 t/h (manuell)Geschätzt 2.694 zusätzliche Unzen/Jahr → ca. 781 Tsd. USD zusätzlicher Jahresgewinn (netto nach AISC). Pilot veröffentlicht im Brasil Mineral Magazine (Ausgabe 441, Juli 2024). Ergebnisse können je nach Erzgehalt und Betriebsbedingungen variieren.
Vollständige FallstudieSoftwareOne-FallstudieBrasil Mineral #441 (Juli 2024)
Prädiktive Modelle für die Biodieselproduktion
Ausgewählte Fallstudie — Unter NDA · Bioenergie

Prädiktive Modelle für die Biodieselproduktion

Kunde

Globaler Agrar- und Bioenergiekonzern, Südamerika. Kunde unter NDA.

Engagement

Prädiktive Modelle für Biodiesel-Öfen und -Reaktoren. Phase 1 geliefert: 56,5 Mio. Sensormesswerte über 10 Monate in einer kuratierten Datenpipeline konsolidiert, dazu ein virtueller Sensor mit 96,3 % R² und Erkenntnisse zur Katalysatormarge.

Status

Phase 2 läuft: Ertrags-, Katalysator- und Qualitätsmodelle mit kontinuierlichem Retraining und Selbstlernen. Ergebnisse der Phase 2 sind vorläufig.

Phase 1 geliefert · Virtueller Sensor R² 96,3 %Derselbe KI-Stack jenseits des Bergbaus — prädiktive Modelle mit kontinuierlichem Retraining in der Bioenergieproduktion.
Vollständige Fallstudie
Prädiktive Wartung für Komponenten-Prüfstände
Ausgewählte Fallstudie — Unter NDA · Schwermaschinen

Prädiktive Wartung für Komponenten-Prüfstände

Kunde

Globaler Hersteller von Schwermaschinen. Kunde unter NDA.

Engagement

Prädiktives Wartungsmodell und Dashboard für Komponenten-Prüfzellen. Zellen mit ~70 Sensoren konsolidiert; Baselines je Variante helfen, Prüfstandsinfrastruktur vom Komponentenverhalten zu trennen.

Status

Mai–September 2026: Datenfundament geliefert; Modelltraining läuft, im Zeitplan.

Läuft · Im Zeitplan (Mai–Sep. 2026)Prädiktive Wartung an diskreten Prüfständen — über kontinuierliche Prozessindustrien hinaus.
Vollständige Fallstudie

Produkte & Partnerschaften

SoftwareOne-Partnerschaft — AWS Cloud

SoftwareOne-Partnerschaft — AWS Cloud

~50 % niedrigere Cloud-TCO

Vertriebszyklus über das NextGen-ISV-Programm von 8 auf 3 Monate verkürzt

Ihr Betrieb könnte der nächste sein.

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