Alpino AI

Anwendungsfälle

Konkrete Lösungen, die wir bei Südtiroler Betrieben gebaut haben. Anonymisiert nach Branche und Region – das Muster ist auf andere Betriebe übertragbar.

Wie diese Anwendungsfälle zu lesen sind

Die Beispiele sind bewusst anonymisiert. Entscheidend ist nicht der einzelne Kunde, sondern das Muster dahinter: wiederkehrende Arbeit, verstreute Daten, manuelle Prüfung und ein Prozess, der durch Software plus KI deutlich schlanker werden kann.

  • ›reale Prozessmuster aus operativen Projekten
  • ›kein One-size-fits-all – jedes Projekt wird an Daten, Systeme und Freigaben angepasst
  • ›guter Startpunkt für ein erstes MVP mit messbarem Nutzen

Stromerzeugung und Eigenverbrauch · Italien

Automatisierte Energiedeklaration an die Agenzia Dogane (ADM)

Ausgangslage
Die jährliche Dichiarazione Energia Elettrica an die Agenzia Dogane Monopoli ist Pflicht für Erzeuger, Eigenverbrauchsanlagen und Großverbraucher. Verbrauchsdaten aus mehreren Quellen werden händisch ins Tracciato-XML übersetzt, vom Steuerberater geprüft, signiert und über das ADM-Portal hochgeladen – fehleranfällig, zeitintensiv, jedes Jahr ein Stresspunkt.
Lösung
Wir bauen einen schlanken Workflow, der Verbrauchs- und Erzeugungsdaten aus dem ERP oder Anlagen-Monitoring direkt in das XML-Schema der ADM übersetzt – inklusive XSD-Validierung, qualifizierter Signatur und System-to-System-Versand über die ADM-WebServices. Fehler werden vor dem Upload sichtbar, ein Prüf-Log dokumentiert jeden Schritt.
Nutzen
Was bisher Tage gekostet hat, läuft in Minuten – mit gleichbleibender Qualität, weil das Schema vor dem Versand validiert wird. Der Steuerberater bekommt eine saubere Vorschau zur Freigabe, der Verbrauchs-Datenpfad bleibt nachvollziehbar dokumentiert für künftige Audits.
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B2B-Informationsdienste · Südtirol

Akquise-Mails aus eigenen Daten – in Sekunden statt Stunden

Ausgangslage
Personalisierte Vertriebsmails werden Empfänger für Empfänger gebaut. Wer sucht in vier Datenquellen die passenden Beispiele heraus, formuliert einen freundlichen Text und prüft den Opt-out-Status – 15 bis 30 Minuten pro Mail.
Lösung
Wir verknüpfen die internen Datenquellen mit einem KI-Modul, das pro Empfänger automatisch die relevantesten Beispiele auswählt – nach Gewerk, Region und Branche. Daraus entsteht ein fertiger Mail-Entwurf in der Sprache des Empfängers. Versendet wird erst nach menschlicher Freigabe.
Nutzen
Eine Akquise-Mail entsteht in Sekunden statt in einer halben Stunde. Empfänger bekommen Beispiele, die zu ihrem Geschäft passen. Opt-out und Freigabe sind dokumentiert.
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Fertigungsunternehmen im Handwerk · Südtirol

Angebote in Minuten statt in Stunden

Ausgangslage
Bei jeder Kundenanfrage durchsucht der Vertrieb die Historie händisch nach vergleichbaren Aufträgen, schätzt Preise und Aufwand, fragt Kollegen, baut Texte zusammen. Verschiedene Verkäufer kalkulieren denselben Auftrag unterschiedlich. Margen werden nicht systematisch durchgesetzt.
Lösung
Wir verbinden die ERP-Historie mit einem KI-Modul, das vergleichbare Aufträge findet und einen Preis-Korridor vorschlägt – inklusive Aufwandsschätzung und passender Textbausteine. Der Vertrieb sieht den Vorschlag, prüft, passt an und gibt frei.
Nutzen
Angebote entstehen in Minuten statt in Stunden. Über alle Verkäufer hinweg werden ähnliche Aufträge ähnlich kalkuliert. Margen lassen sich gezielter steuern, weil die Datenbasis sichtbar ist.
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Gärtnerei und Pflanzenproduktion · Südtirol

Bewässerungs-Forecasting – jede Pflanze bekommt, was sie braucht

Ausgangslage
Bewässerung läuft heute meist nach Zeitplan oder nach Sichtprüfung. Bei Hitzewellen wird zu spät reagiert, bei Regen wird ohne Bedarf weiterbewässert. Wasser und Energie werden verschenkt, einzelne Kulturen leiden trotzdem unter Stress.
Lösung
Wir verbinden Bodenfeuchte- und Klimasensoren mit Wetterprognose und Pflanzenstammdaten. Ein Modell schlägt pro Beet und Kulturart die optimale Wassermenge und den besten Bewässerungszeitpunkt vor. Die Steuerung läuft entweder als Empfehlung an den Gärtner oder direkt automatisiert über die bestehenden Ventile.
Nutzen
Wasser- und Energieverbrauch sinken messbar, das Pflanzenwachstum wird gleichmäßiger, Dokumentation für Bio-Zertifizierung oder Förderanträge fällt automatisch ab. Die Gärtnerei bleibt entscheidungssouverän – die KI liefert Empfehlung, der Mensch gibt frei.
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Bäckerei und Konditorei · Südtirol

Brot-Forecasting – Tag für Tag das Richtige im Regal

Ausgangslage
Brot- und Gebäckmengen werden heute nach Bauchgefühl und Erfahrung des Bäckermeisters geplant. An Wochenenden, Feiertagen oder bei Wetterumschwung treffen Schätzungen daneben – mal entstehen Retouren, mal sind Regale am Nachmittag leer. Beides kostet Marge und Vertrauen der Stammkundschaft.
Lösung
Wir verbinden die POS-Historie der letzten Jahre mit Wetter-, Feiertags- und Tourismus-Saisondaten. Ein Forecasting-Modell schlägt für jede Filiale, jeden Tag und jeden Artikel eine Produktionsmenge vor. Der Bäckermeister sieht die Empfehlung, kann sie anpassen und gibt frei – das Modell lernt aus jeder Korrektur weiter.
Nutzen
Retouren sinken spürbar, Regale bleiben über den ganzen Tag attraktiv bestückt, Personal und Rohstoff werden auf die wirklich nachgefragten Mengen ausgerichtet. Die Erfahrung des Bäckermeisters bleibt der entscheidende Hebel – nur eben mit Datenrückendeckung.
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Tankwagenreinigung · Südtirol

Vom Papierformular zum digitalen Vorgang

Ausgangslage
Mitarbeiter im Außendienst füllen Reinigungsformulare auf Papier aus. Die Daten werden später ein zweites Mal ins ERP getippt – fehleranfällig, zeitintensiv, historische Aufträge landen im Aktenordner.
Lösung
Eine Tablet-App führt direkt vor Ort durch den Workflow. Fotos von Frachtbriefen werden automatisch ausgelesen, Kennzeichen erkannt, alles fließt direkt ins ERP-System. Aus Papier wird ein einziger digitaler Vorgang.
Nutzen
Kein Medienbruch mehr. Pro Auftrag werden mehrere Minuten gespart, Übertragungsfehler fallen weg, jeder vergangene Auftrag ist ab sofort durchsuchbar.
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Obstgenossenschaft · Südtirol

Ernte-Forecasting und Lager-Optimierung für Obstgenossenschaften

Ausgangslage
Zwei kooperierende Genossenschaften verarbeiten gemeinsam mehr als 100.000 t Obst pro Jahr. Sortenwechsel-Zeiten kosten produktive Stunden, ein Standort ist überbelegt, andere sind unterausgelastet, Verpackungsmaterial wird je Genossenschaft separat eingekauft.
Lösung
Wir kombinieren Zeitreihen-Forecasting für Anlieferungsmengen mit einem Optimierungsmodell (MILP / CP) für Lager- und Sortier-Belegung. Ein Computer-Vision-Pilot an einer Sortierlinie ergänzt die automatische Qualitätsklassifizierung. Anbindung über die bestehenden ERP- und WMS-Schnittstellen – keine Datenkopie in eine Drittumgebung.
Nutzen
Sortenwechsel-Verluste sinken, Lager-Auslastung gleicht sich aus, Verpackungs-Bündelung wird datengestützt verhandelbar. Verderb und Bestände werden sichtbar, bevor sie zum Problem werden – der Pilot zeigt mögliche 6-stellige jährliche Einsparungen in der ersten Saison.
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Hotellerie · Südtirol

Hotel-Assistent – Hausregeln, Speisekarte und Region in einer Antwort

Ausgangslage
Gästefragen zu Hausregeln, Frühstückszeiten, Wellness, Events und Region landen heute mündlich an der Rezeption oder im E-Mail-Posteingang. Gleiche Antworten werden täglich neu formuliert, je nach Sprache und Schicht in unterschiedlicher Qualität.
Lösung
Wir indexieren Hauspolitiken, Speisekarten, Wellness- und Region-Inhalte in einer RAG-Datenbasis. Der Assistent beantwortet Gästefragen mehrsprachig direkt, mit Quellenangabe – als Chatbot in der App oder eingebettet in die Webseite. Antworten werden vom Hotel kuratiert; jede Aussage ist nachvollziehbar.
Nutzen
Die Rezeption wird von Routine-Fragen entlastet, Gäste bekommen Antworten rund um die Uhr in ihrer Sprache. Inhalte werden einmal gepflegt und an mehreren Touchpoints automatisch konsistent ausgespielt – neue Hausregeln oder Karten reichen einmal in den Index.
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Großhandel · Südtirol

Mahnwesen, das sich selbst sortiert

Ausgangslage
Mahnungen werden einzeln verschickt. Niemand weiß, welche Kunden chronisch spät zahlen und welche nur einmal aus der Reihe tanzen. Liquidität leidet, die Buchhaltung verliert Zeit mit Routine-Mails.
Lösung
Wir werten historische Zahlungsdaten aus und gruppieren Kunden nach Zahlungsverhalten. Erinnerungen gehen automatisch raus – über WhatsApp oder E-Mail, in der richtigen Sprache, zum passenden Zeitpunkt. Vor jeder Eskalationsstufe gibt der Mensch frei.
Nutzen
Die Buchhaltung kümmert sich nicht mehr um Standardfälle. Frühe Zahlungsverzüge werden früher erkannt, Liquidität verbessert sich, schwierige Fälle bekommen die Aufmerksamkeit, die sie brauchen.
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Lebensmittel-Großhandel · EU

Lagerlogistik – KI-optimierte Routen für Gabelstapler

Ausgangslage
Im 10.000-m²-Lager fahren Gabelstapler heute rund 1.400 km pro Monat – häufig sequenziell, oft nach Bauchgefühl, oft mit Leerfahrten. Schlechte Pick-Pfade, unbalancierte Lagerplatzbelegung und Kreuzungs-Engpässe binden Personal und Wartung, Tiefkühl- und Frischezonen verschärfen die Anforderungen zusätzlich.
Lösung
Wir kombinieren WMS-Logs, IoT-Telemetrie der Stapler und ein Layout-Modell zu einer Route-Optimierung mit Task Interleaving und genetischen Algorithmen. Aufträge werden räumlich gebündelt, Leerfahrten werden auf dem Rückweg mit Auslagerungen aufgefüllt, kritische Engpässe werden über Heatmaps sichtbar und durch geänderte Lagerplatz-Slotting-Vorschläge entschärft.
Nutzen
In Pilotprojekten zeigen sich rund 25 % schnellere Transportzyklen und Einsparungen von 300–350 km pro Woche – bei einem Lebensmittel-Großhändler waren das zwei Stapler weniger im Einsatz und ein Schichtbetrieb, der von drei auf zwei Schichten verschlankt werden konnte.
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Erneuerbare Energien · Photovoltaik · EU

PV-Anlagen-Monitoring mit Anomalie-Erkennung

Ausgangslage
Wechselrichter-Daten liegen pro Anlage in unterschiedlichen Portalen vor. Auffälligkeiten – Leistungsabfall, Defekt, schlechte Strings – werden oft erst beim Monatsabschluss erkannt. Ertragsverluste summieren sich still im Hintergrund.
Lösung
Wir bauen ein zentrales Dashboard, das Wechselrichter- und Sensor-Daten konsolidiert. Anomalie-Erkennung markiert ungewöhnliche Verläufe pro String und Anlage in nahezu Echtzeit, Forecasting-Modelle setzen Soll-Erträge auf Basis von Wetter und Anlagengröße. Alarme laufen in Mail oder Teams.
Nutzen
Auffälligkeiten werden in Stunden statt Wochen erkannt. Eine einzige Oberfläche ersetzt Portal-Hopping, Ertragsausfälle werden quantifiziert und gegen Wartungskosten abwägbar – eine Grundlage für O&M-as-a-Service-Angebote oder ISO-50001-Reporting.
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Druckerei und Verpackungs-Manufaktur · Südtirol

1.500 Stanzformen werden zur durchsuchbaren 3D-Bibliothek

Ausgangslage
Eine historisch gewachsene Sammlung von rund 1.500 Stanzformen liegt teils als Druckdaten (PDF/Vektor), teils als physisches Muster vor. Verkauf und Produktion brauchen Minuten bis Stunden, bis sie für eine Kundenanfrage die passende Form finden – eine zentrale Übersicht existiert nicht.
Lösung
Wir parsen Cut- und Crease-Linien aus den Druckdaten, generieren automatisch ein 3D-Modell jeder Stanzform und legen alles in einer durchsuchbaren Asset-Datenbank ab. Gesucht wird per Maßen, Produkttyp, Material und Ähnlichkeits-Embeddings – etwa „Faltschachtel ~10×6×4 cm mit Steckverschluss“. Verlinkung zu Aufträgen und Kalkulation aus dem ERP.
Nutzen
Aus einem in Köpfen verteilten Erfahrungswissen wird eine durchsuchbare Bibliothek mit Vorschau-Renderings. Verkauf kann Kunden-Ideen sofort gegen den Bestand spiegeln, Produktion sieht die historische Verwendung – und neue Stanzformen lassen sich vor der Bestellung mit ähnlichen Bestandsformen vergleichen.
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Bau-Informationsdienste · Italien

Texterkennung für Beschluss-PDFs – weniger Nacharbeit, bessere Datenqualität

Ausgangslage
Tausende italienischer Gemeindebeschlüsse pro Jahr werden über eine ältere OCR-/NER-Pipeline ausgelesen. Bei der bestehenden Feldqualität landen zu viele falsche Stammdaten-Treffer in der Datenbank, Datums-Heuristiken verwechseln Format-Varianten, Akzente und Layout-Brüche kosten manuelle Nachkontrolle.
Lösung
Wir bauen die Pipeline auf moderne Document-AI um – LLM-Vision für OCR und Information Extraction, Cross-Check über zwei Modelle, Vorgängerprojekt-Suche per Vektor-Datenbank. Stammdaten verlassen die Kunden-Infrastruktur nicht; nur Top-K-Kandidaten gehen an den LLM-Re-Ranker. Eine Confidence-Heatmap im UI legt nur Felder unter Schwellwert auf den Tisch der Prüfer.
Nutzen
Die Datenqualität auf den kritischen Spalten – Ausschreiber, Beschluss-Nummer, Datum, Betrag – steigt deutlich. Falsch-positive Treffer werden seltener, manuelle Nacharbeit konzentriert sich auf wirklich unsichere Fälle. Die Datenbank wird verlässlicher als Kalkulationsgrundlage und Suchindex.
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Baufirma · Südtirol

Interner Wissensassistent über den eigenen Fileserver

Ausgangslage
Der Fileserver ist über Jahrzehnte gewachsen – mehrere Terabyte, gemischt aus Office-Dokumenten und CAD-Dateien (DWG, RVT, IFC). Mitarbeitende suchen Minuten bis Stunden, bis sie das richtige Dokument finden. Wissen liegt verstreut in Outlook, SharePoint und tiefen Verzeichnissen.
Lösung
Wir indexieren den Fileserver direkt, ohne Datenkopien – inklusive CAD-Metadaten. Active-Directory-Berechtigungen werden bei jeder Anfrage 1:1 durchgereicht; das KI-Modell läuft hybrid (Agent + Daten on-prem, Modell verschlüsselt extern). Mitarbeitende fragen in natürlicher Sprache, der Assistent antwortet mit Quellenverweis.
Nutzen
Niemand sieht Dokumente, die er auf dem Fileserver nicht sehen dürfte. Suchzeiten sinken spürbar, Antworten kommen mit Herkunft, neue Standorte rollen sich Schritt für Schritt aus – und das ohne Datenkopien in eine fremde Cloud.
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