CollectiveCrunch und Simosol vereinbaren Partnerschaft
Simosol, der führende Anbieter von Lösungen für eine optimierte und klimafreundliche Waldbewirtschaftung, und CollectiveCrunch, Technologieführer für Künstliche Intelligenz in der Forstwirtschaft, haben sich darauf verständigt, ihre Lösungen zu einem gemeinsamen, umfassenden Angebot zu bündeln.
Simosol ist ein Pionier in der Entwicklung fortschrittlicher Lösungen für die Wald- und Kohlenstoffmodellierung und -optimierung. Das Unternehmen hilft dem Forstsektor und seinen Interessenvertretern dabei, alternative Szenarien zu verstehen und unterschiedliche Ziele in die Entscheidungsfindung einzubeziehen.
Linda Forest von CollectiveCrunch verfolgt auf der Basis von künstlicher Intelligenz einen radikal neuen, datengesteuerten Ansatz in der Forstwirtschaft. Linda Forest analysiert Satelliten-, Geo- und Prozessdaten zur Erstellung vorausschauender Waldinventare. Aufgrund der Breite und Tiefe der verwendeten Daten sind diese Waldinventare weitaus präziser als jene, die mit herkömmlichen Methoden erstellt werden.
Lauri Tamminen, Vertriebsleiter von Simosol, meint dazu: "Die Kombination unserer sich ergänzenden Lösungen bietet unseren Kunden weitreichende Vorteile. Die Verbesserung der Qualität der Ressourcendaten durch die Vorhersagemodelle von CollectiveCrunch führt zu einer noch höheren Genauigkeit und Zuverlässigkeit unserer Simulations- und Optimierungsprozesse. Dies wiederum ermöglicht eine bessere Entscheidungsfindung und resultiert in einer noch präziseren Forstwirtschaft". Für Jarkko Lipponen, Chief Product Officer von CollectiveCrunch, "hat diese Partnerschaft echtes Potenzial. Wir bedienen die gleichen Kunden, und unsere Kunden können jetzt wählen, ob sie die marktführenden Lösungen unserer beiden Unternehmen kombinieren möchten".
Simosol und CollectiveCrunch bleiben eigenständige Unternehmen, die ihre Lösungen unabhängig voneinander entwickeln. Kunden aus der Forstwirtschaft können sich sowohl für die einzelnen Lösungen als auch für kombinierte Pakete der beiden Unternehmen entscheiden.
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Unternehmensinformation / Kurzprofil:
Simosol Oy bietet Dienstleistungen und Lösungen für eine optimierte und klimafreundliche Waldbewirtschaftung an. Die Lösungen von Simosol kommen derzeit bei mehr als 15 Millionen Hektar Waldfläche im Wert von über 40 Milliarden Euro zum Einsatz. Seit der Gründung des Unternehmens im Jahr 2007 hat Simosol maßgeschneiderte Anwendungen und Lösungen zur Waldplanung und -optimierung für die weltweit führenden Forstunternehmen und öffentliche Organisationen bereitgestellt. Die dynamische Kohlenstoff-Modellierungsplattform von Simosol wird von Investoren und Besitzern großer Waldflächen für die Integration von Kohlenstoff in forstwirtschaftliche Wertschöpfungsketten und Managementstrategien eingesetzt.
CollectiveCrunch ist ein führendes KI-Unternehmen in der Forstindustrie. Es sammelt Klima-, Geo- und Prozessdaten und verarbeitet diese Informationen zu KI-Modellen für eine bessere Vorhersage von Waldinventaren und Waldbewirtschaftungsparametern. Mit seinem Produkt Linda Forest können Kunden bessere Kauf- und Verkaufsentscheidungen treffen, holzbasierte Rohstoffe effizienter nutzen und insgesamt ihre Kosten senken. Die Lösung von CollectiveCrunch kann für neue Möglichkeiten, wie die Vorhersage von Waldrisiken und für Nachhaltigkeitsaspekte, zum Beispiel die Validierung der Kohlenstoffbindung durch Wälder, eingesetzt werden.
Ansprechpartner für weitere Informationen:
Simosol: Lauri Tamminen, Vertriebsleiter, lauri.tamminen(at)simosol.fi
Telefon: +358 40 707 2896
CollectiveCrunch: Rolf Schmitz, CEO und Co-Founder, rs(at)collectivecrunch.com
Telefon: +49 151 1972 6650
Datum: 10.11.2020 - 11:59 Uhr
Sprache: Deutsch
News-ID 1858619
Anzahl Zeichen: 2112
Kontakt-Informationen:
Ansprechpartner: Rolf Schmitz
Stadt:
Espoo
Telefon: +49 151 1972 6650
Kategorie:
Land- und Forstwirtschaft
Meldungsart: Kooperation
Versandart: Veröffentlichung
Freigabedatum: 12.11.2020
Anmerkungen:
Sperrvermerk: die Meldung bitte erst am 12.11.2020 ab 08:00 Uhr veröffentlichen. Vielen Dank.
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