Prognosegenauigkeit erreichte 89 %, Input-Optimierung senkte Kosten auf Pilotbetrieben um 17 %.
Ein AgriTech-Unternehmen hatte keinen integrierten Blick auf Sensordaten, Wetterprognosen und Feldabläufe. Das begrenzte die Qualität von Ertragsprognosen und Planungen.
Wir entwickelten eine Analyseplattform, die IoT-Telemetrie, agronomische Daten und Wettermuster kombiniert und konkrete Empfehlungen für Bewässerung und Input-Timing liefert.
Ertragsprognosegenauigkeit auf 89 % gesteigert
Input-Kosten in Pilotregionen um 17 % gesenkt
Entscheidungsvorlauf je Zyklus um mehrere Tage verbessert
Feldteams auf wöchentliche Planungsabläufe umgestellt
“Die Plattform macht aus Rohdaten konkrete Entscheidungen für unsere Agronomie-Teams.”
Chief Agronomist
AgriTech-Unternehmen
75 % kürzere Schadenbearbeitungszeit durch KI-gestützte Dokumentenintelligenz und automatisiertes Routing.
MVP termingerecht gestartet, 14 Unternehmen in 60 Tagen onboarded, 1,8 Mio. $ Seed-Finanzierung mit ermöglicht.
