Lösungen für Echtzeit-Lokalisierungssysteme


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Anwendungsbeispiele

von infsoft

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Gütertracking an einem Containerhafen

Dieser Use Case von infsoft beschreibt, wie ein Container Tracking System dabei helfen kann, Verweilzeiten zu verkürzen und die Produktivität zu steigern.

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Personenflussanalyse auf Campusarealen

Mit einer Tracking Lösung kann visualisiert und analysiert werden, wie sich Menschen auf einem großen Campusareal bewegen. Auf Basis dieser Daten werden Optimierungspotenziale aufgedeckt.

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Tracking von Verbrauchsmaterialien in einem Labor

Dieser Anwendungsfall von infsoft illustriert den Einsatz eines passiven RFID Systems mit dem Ziel eines intelligenten Bestandsmanagements.

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Tracking und digitale Services im Skigebiet

In einem Skigebiet tragen eine Tracking Lösung und eine Smartphone-App zu einer positiven Erfahrung für Touristen bei und ermöglichen es den Verantwortlichen fundierte Entscheidungen in Bezug auf die Verbesserung des Skigebiets zu treffen.

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Prozessoptimierung in der Weihnachtswerkstatt

Dieser Anwendungsfall von infsoft beschreibt den Einsatz eines Asset Tracking Systems in der Geschenkewerkstatt des Weihnachtsmannes.

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Verkehrsflussanalyse in Städten

Durch eine Verkehrsflussanalyse können in Großstädten und Touristengegenden, wie sie zum Beispiel im Nahen Osten zu finden sind, diverse Optimierungspotenziale in unterschiedlichen Bereichen erkannt und genutzt werden.

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Automatisiertes Workflow Management im Büro

Dieser Anwendungsfall von infsoft illustriert den Einsatz von Software-Tools, um die automatische Erstellung und Zuweisung von Aufgaben zu ermöglichen.

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Management von Routenzügen in der Fertigungsindustrie

In der Fertigungsindustrie wird die termingenaue Produktionsversorgung durch das Tracking von Routenzügen und die Anwendung von Machine Learning unterstützt.

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Prozessoptimierung auf einer Baustelle

Dieser Anwendungsfall von infsoft beschreibt den Einsatz eines Tracking Systems zur Verbesserung der Sicherheit und Produktivität auf Baustellen.

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Machine Learning in Einkaufszentren

Die Anwendung von Machine Learning in Einkaufszentren ermöglicht eine präzise Prognose der Besucherzahl und auf dieser Grundlage eine adäquate Bepreisung von Werbeflächen.