Raiffeisenbank
Wie Raiffeisenbank mit Databricks und AWS eine sichere Datenplattform für Analytics, KI und transparentes Kostenmanagement aufgebaut hat.
Tornatech
Als Tornatech einen schnelleren ERP-Zugang benötigte, entwickelte Adastra einen auf Amazon Bedrock basierenden Chatbot, der sofortige Self-Service-Einblicke in Bestände, Aufträge und Preise liefert. Das Ergebnis: Stunden manueller Berichterstattung wurden auf Sekunden reduziert.
Tehanu
Tehanu zeigt, wie KI & Blockchain Artenschutz datenbasiert und transparent machen – mit messbarem Impact für Biodiversität, Natur & Gemeinschaften.
ams Osram
Mit einer GenAI-basierten Lösung von Adastra optimiert ams OSRAM die Dokumentensuche in der Produktion – für Effizienz, Qualität und schnelle Entscheidungen.
GasNet
Erfahren Sie, wie GasNet innerhalb von zwei Jahren seine Datenumgebung transformierte und sich für die digitale Zukunft der Energiebranche rüstete.
Achēv
Achēv partnered with Adastra and leveraged tailored AWS tools to develop a custom chatbot that modernizes their language assessment services.
Mark Anthony Group (MAG)
Der Kunde entwickelte mit Adastra eine agile KI-Datenplattform auf Basis einer AWS-Lakehouse-Architektur.
Achēv
Adastra nutzte Amazon Rekognition, um eine Lösung zur Betrugserkennung zu entwickeln, mit der bei Bewertungen betrügerische Aktivitäten identifiziert werden können.
KWS Saat AG
KWS spart täglich Stunden durch eine GenAI-basierte Enterprise Search Lösung von Adastra auf AWS. Jetzt mehr erfahren.
Volkswagen Financial Services AG
Angesichts der ESG-Anforderungen in der Automobilbranche suchte die Volkswagen Financial Services AG nach Möglichkeiten, ihre Abläufe effizienter zu gestalten.
Automobilkonzern
Adastra entwickelte und implementierte eine AWS-basierte Cloud-Analyselösung und spielte eine Schlüsselrolle bei der Nachhaltigkeitstransformation des Kunden.
CBI Health
Erfahren Sie, wie CBI Health mit einer AWS-Cloud-Migration Kosten senkte, die Sicherheit erhöhte und 100+ Server in unter 100 Tagen bereitstellte.
Kosmetikunternehmen
Wir haben ein skalierbares und effizientes Analysetool entwickelt, das die optimalen Paketgrößen und verbesserte Füllraten für verschiedene Pakettypen bestimmt.
CARIAD SE
Unser Team migrierte seine Analyseplattform vollständig in die AWS-Cloud und schuf einen S3-basierten Datensee für eine einwandfreie Datenverarbeitung.
