26. August 2024

Good-Practice-Mix

Nachhaltigkeit und Digitalisierung sind die beiden Themen unserer Zeit und können – zusammen gedacht – ökologische, soziale und ökonomische Vorteile für Unternehmen schaffen. Als Zukunftsthemen erscheinen sie oft zu groß für ein einzelnes Unternehmen – dabei gibt es einfache Möglichkeiten und kleine Stellschrauben, die Unternehmen zukunftsfähiger und resilienter aufstellen lassen. Wir wollen den Einstieg für Sie so simpel wie möglich gestalten und haben daher Good-Practice-Beispiele aus ganz unterschiedlichen Themengebieten zusammengestellt. Durchstöbern lohnt sich…

Good Practice: HPAC

Wissen schafft Wärmewende: Die HPAc nutzt jahrelang angehäuftes, tiefgehendes Wissen und bringt es zielgerichtet und adressat*innenngerecht in die Gesellschaft.

Good Practice: Backdigital

Mit einem ganzheitlichen Lösungsansatz will das Start-up Backdigital der Wegbegleiter für das Bäcker- und Konditorenhandwerk auf dem Digitalisierungsweg sein, um zum einen die Konkurrenzfähigkeit der traditionellen Betriebe in Zukunft sicherzustellen und zum anderen das Thema der Lebensmittelverschwendung in der Branche anzugehen.

Good Practice: gridhound

Anhand von Künstlicher Intelligenz sollen Verteilnetzbetreibende die Daten erhalten, die sie für die Planung und den Betrieb der Netzinfrastruktur brauchen. Die Graice-Suite ist die KI-basierte Softwarelösung für Stromverteilnetze.

Good Practice: NaLamKI

Im Projekt NaLamKI, kurz für Nachhaltige Landwirtschaft mit Künstlicher Intelligenz, sollen die Anwendungsbereiche von intelligenten Systemen in der Landwirtschaft herausgearbeitet werden. Nachhaltig, ressourcensparend, intelligent und vernetzt – dieser Vision für die Landwirtschaft folgt das Projekt.

Good Practice: Re-Shirt

Das Start-up RE-SHIRT hat eine Lösung entwickelt, um individuell bedruckte Kleidungsstücke kreislauffähig zu machen und so die Nutzungsintensität zu verbessern.

Good Practice: BIM-Fachmodell Holzbauproduktion im Wohnungsbau

Das Projekt zielt darauf ab, eine Standardisierung und Maschinenlesbarkeit von digitalen Planungsdaten zu erreichen, um die Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen Planern und Ausführenden zu optimieren.