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- AKL-tec (de)
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Ausbildungsmesse in Daaden
Mit unseren kompetenten AZUBIS waren wir auf der Ausbildungsmesse in Daaden bestens vertreten!
AKL-tec überzeugte mit smartem Prüfsystem für die Luftfracht
Die transport logistic 2025 in München hat neue Maßstäbe gesetzt – mit einem Rekordergebnis von 2.722 Ausstellern aus 73 Nationen, über 77.000 Fachbesucherinnen und -besuchern aus mehr als 130 Ländern und einem klaren Fokus auf Digitalisierung, Nachhaltigkeit und künstliche Intelligenz.
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Jede Kontur zählt: Mit smarter Prüftechnik zur optimalen Auslastung
Vom 2. bis 5. Juni 2025 sind wir auf der transport logistic in München vertreten und präsentieren am Stand 430 in Halle A3 unsere innovativen Technologien zur automatisierten Frachtvermessung und -prüfung – darunter eine Neuinterpretation des bereits vor über 20 Jahren entwickelten Systems Apache Contour.
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Wir ziehen positive Bilanz nach erfolgreicher LogiMAT 2025
Wir blicken auf eine äußerst erfolgreiche Teilnahme an der LogiMAT 2025 zurück. Drei Tage voller inspirierender Gespräche, intensiver Fachgespräche und konkreter Anfragen haben einmal mehr bestätigt: Intelligente Frachtvermessung ist ein zentrales Zukunftsthema für die Logistikbranche. Mit innovativen Lösungen konnten wir zahlreiche Besucher am Stand begeistern.
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Wir präsentieren innovative Lösungen für die Intralogistik auf der LogiMAT
Wir werden auch in diesem Jahr vom 11. bis 13. März auf der LogiMAT in Stuttgart vertreten sein und präsentieren dort wegweisende Technologien für die Logistikbranche. Am ersten Messetag wird Geschäftsführer Rüdiger Elben um 10 Uhr im Forum Süd / Halle 4 einen Vortrag halten, der sich mit dem Thema „Bild- und gemessene Geometriedaten logistischer Objekte – Ungenutztes Potential für Stabilisierung und Optimierung in der Intralogistik“ beschäftigt.
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Objektvermessung macht bei uns keinen Sinn - oder doch?
In den letzten Wochen haben wir schlagkräftige Argumente geliefert, warum sich die Integration von Vermessungsanlagen lohnt.
Das Fazit? Schnellere Abfertigung, höhere Qualität und weniger manuelle Arbeit.
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Objektvermessung macht bei uns keinen Sinn - oder doch?
Ermittlung fortgeschrittener, logistischer Stammdaten - wir gehen noch weiter!
Länge, Breite, Höhe und Gewicht sind nur der Anfang. Wir entwickeln unsere KI- und Deep-Learning-Modelle zu 100% selbst - und setzen sie gezielt für die automatische Erkennung logistischer Stammdaten ein.
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Objektvermessung macht bei uns keinen Sinn - oder doch?
Automatische Markierung - Effizienz auf ein neues Level heben!
Unsere redtagger-Reihe geht über die reine Stamm- und Frachtdatenerfassung hinaus. Sie ermöglicht die automatisierte Markierung von Objekten direkt im Prozess!
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Objektvermessung macht bei uns keinen Sinn - oder doch?
Einfacher arbeiten - schneller durchstarten!
Manche Aufgaben sind von Natur aus komplex. Andere könnten eigentlich so einfach sein, werden aber aus verschiedensten Gründen oft unnötig kompliziert. Genauso erleben viele Unternehmen die Erfassung von Stamm- und Frachtdaten!
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Objektvermessung macht bei uns keinen Sinn - oder doch?
Digitalisierung vorantreiben - aber richtig!
Ein modernes, zukunftsfähiges Arbeitsumfeld bindet Mitarbeitende, steigert die Zufriedenheit und schafft eine positive Arbeitsatmosphäre. Doch was nützen hochmoderne Lagerhaltungssysteme oder smarte Flurförderfahrzeuge, wenn sie nicht mit präzisen Daten arbeiten können.
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Objektvermessung macht bei uns keinen Sinn - oder doch?
Optimierte Verpackung: Ökonomisch. Ökologisch. Logisch.
Wer kennt es nicht? Man bekommt ein Riesenpaket geliefert und darin befindet sich das kleine Objekt der Begierde mitsamt einem Meer aus Staumaterial, welches den Leerraum füllt. Unnötig? Absolut!
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Objektvermessung macht bei uns keinen Sinn - oder doch?
Qualitätssteigerung statt endloser Diskussionen
Die mittels Stammdaten- und Frachtdatenerfassung erhobenen Daten sind belastbar und präzise. Kein Rätselraten, kein "ungefähr"! Sie stimmen uns sicher zu: Vier Personen, ein Maßband , eine Palette. Ergebnis? "Mindestens" vier verschiedene Messwerte und "mindestens" genau so viele Diskussionen.
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