Künstliche Intelligenz
Unser
Grundsatz
Entdecken Sie Wertschöpfung durch Künstliche Intelligenz
Mit Techniken der Machine- und Deep Learning Algorithmen und Theorien aus den Bereichen der Mathematik und der Statistik lassen sich viele Möglichkeiten sowohl zur Umsatzsteigerung als auch zur Kostensenkung generieren. Starten auch Sie gemeinsam mit uns Ihr Projekt im Bereich Künstliche Intelligenz.
Ihr Nutzen
- Schnellere Prozessdurchlaufzeiten: Automatisierbare Arbeitsschritte durch Machine Learning Algorithmen in einem Bruchteil der Zeit erledigen lassen.
- Optimierte Bestandsführung: Lagerbestände nicht nur anhand von bestehenden Bestellungen sondern auch durch saisonale Details, Rahmenparameter und Länderinformationen optimal bestimmen.
- Digitale Kundenbetreuung: Mit Voice- und Chatbots für Anfragen Ihrer Kunden 24/7 zu Verfügung stehen.
- Vorausschauende Analysen: Daten sammeln, auswerten, mit bestehenden Erfahrungswerten vergleichen und statistisch berechnen, z.B. welche Maschinen zu welchem Zeitpunkt gewartet werden müssen.
- Höhere Wertschöpfung: Entlastung Ihrer Mitarbeiter von den meist wenig produktiven Routinetätigkeiten und dadurch mehr Freiraum für Aufgaben mit höherer Wertschöpfung
KI-gestützte Bestandsallokation
Datengetriebene Entscheidungen und Nachvollziehbarkeit
Steigerung der Arbeitsproduktivität
Zielgerichtete Allokationen
KI-gestützte Betrugserkennung
Identifikation von Profilen mit hoher Betrugswahrscheinlichkeit
Verringerung der Betrugsquote
Verbesserung von Schwachstellen
Few-Shot Bildsegmentierung
Fokus auf MedTech/BioTech
Erfassung riesiger Datenmengen
Meta-Learning Algorithmus
KI-gestützte Prognosen
in der Logistik
Aufbau
In der Logistik fallen insbesondere im Zuge der zunehmend komplexer werdenden Prozesse täglich große Datenmengen an. Dadurch steigt der Bedarf an automatisierten Entscheidungen, insbesondere zur Kalkulation von Unsicherheiten und Minimierung von Ausfällen. Hinzu kommt, dass die Daten vielfach in einer Mischung aus strukturierten (interne Lagerbestände, Verbrauchsaufstellungen etc.) sowie unstrukturierten Daten externer Einflussfaktoren (Wetter, Kalendereffekte, politische oder gesellschaftliche Ereignisse) vorliegen. Insbesondere im Fall von nicht-linearen Effekten wie bei komplexen Interaktionen externer mit interner Einflussfaktoren reichen gängige statisch getriebene Prognosemodelle nicht mehr aus.
KI-gestützte Bedarfsprognosen können Lagerbestände und Transportmengen sowie die Konsolidierung mehrerer Lieferanten in einem Container mittels entscheidungsunterstützender Vorschläge maßgeblich optimieren.
Wir analysieren gemeinsam mit Ihnen aktuelle Herausforderungen sowie Ihre derzeitigen internen Planungs- und Logistikprozesse sowie Ihren vorhandenen Datenbestand. Unser Ansatz ist es, den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Kombination mit etablierten statistischen Verfahren zu ermöglichen und auf Ihre Situation anzupassen.
Wir analysieren gemeinsam mit Ihnen aktuelle Herausforderungen sowie Ihre derzeitigen internen Planungs- und Logistikprozesse sowie Ihren vorhandenen Datenbestand. Unser Ansatz ist es, den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Kombination mit etablierten statistischen Verfahren zu ermöglichen und auf Ihre Situation anzupassen.
KI-gestützte Bestandsallokation
am Beispiel von IT-Automobildienstleistern
Aufbau
Nicht standardisierte Allokationsprozesse und viele Insellösungen einhergehend mit fehlenden automatisierten Anwendungen und intransparenten Lösungsvorschlägen bedürfen Handlungsbedarf. Im vorliegenden UseCase werden Fahrzeuge aus einem Stockpool über eine zentrale Lösung an eine Vielzahl an Händler verteilt und zum Verkauf angeboten. Die Zuordnung der Fahrzeuge zu den Händlern erfolgt durch die Belegschaft selbst. Der Entscheidungsprozess ist somit nicht datengetrieben, sondern basiert auf Annahmen der einzelnen Mitarbeiter. Ein späteres Nachvollziehen der Entscheidungen ist nicht möglich.
Unsere Lösung: KI-gestützte skalierbare Allokation.
Wir entwickeln einen KI-Assistenten, der Entscheidungen auf einer soliden Datengrundlage und somit eine Nachvollziehbarkeit der Entscheidungen ermöglicht. Auf Basis eines individuellen auf Ihren Use Case zugeschnittenen Modellmix gibt der KI-Assistent Empfehlungen die Mitarbeiter:innen, welche dadurch eine kognitive Entlastung erfahren und sich auf die Kerntätigkeiten fokussieren können.
Wir entwickeln einen KI-Assistenten, der Entscheidungen auf einer soliden Datengrundlage und somit eine Nachvollziehbarkeit der Entscheidungen ermöglicht. Auf Basis eines individuellen auf Ihren Use Case zugeschnittenen Modellmix gibt der KI-Assistent Empfehlungen die Mitarbeiter:innen, welche dadurch eine kognitive Entlastung erfahren und sich auf die Kerntätigkeiten fokussieren können.
KI-gestützte Betrugserkennung
am Beispiel von Mautsystemen
Aufbau
Teilnehmer von Mautsystemen nutzen On Board Units (OBUs) für die automatische Teilnahme oder manuelle Terminal-Buchung. Dies bedingt eine hohe Anzahl mutmaßlicher Betrugsfälle sowohl im automatischen als auch im manuellen Verfahren. Zudem besteht ein geringes Verständnis über die Verhaltensmuster von Betrügern und Betrugsszenarien aufgrund der hohen technischen Komplexität.
Wir unterstützen bei der Entwicklung einer übergreifenden Fraud-Strategie als Rahmen für die Einbettung eines KI-Systems. Zusätzlich zum KI-System entwickeln und implementieren wir ein Fraud Detection Dashboard, welches tiefgehende Analysen zu Verhaltensmustern und Betrugsszenarien sowie die Identifikation von Kundenprofilen mit hoher Betrugswahrscheinlichkeit ermöglicht.
Few-Shot Bildsegmentierung
im medizinischen und biologischen Kontext
Aufbau
Für das Trainieren von modernen ML/DL-Algorithmen werden riesige Datenmengen benötigt. Diese Daten sind im medizinischen Kontext jedoch schwer zu erfassen, z. B. aufgrund von Datenschutzbedenken oder bei seltenen Krankheiten. Aufgrund der dünnen Datenlage stoßen traditionelle Verfahren hier schnell an ihre Grenzen und liefern wenig aussagekräftige Ergebnisse.
Wir designen einen Meta-Learning-Algorithmus, der das menschliche Konzept des Lernens umsetzt: Mittels verschiedener verwandter Problemstellungen (z. B. Leber- oder Herzkammersegmentierung) eignet sich der Algorithmus ein breites Grundlagenwissen an, welches er auf Ihr aktuelles Problem (z.B. Segmentierung eines Hirntumors) übertragen kann. Dies ermöglicht das Erlernen der neuen Aufgabe anhand nur weniger Beispielbilder und eröffnet Ihnen die Möglichkeit, alle Vorteile gängiger Deep Learning Methoden auch für Ihren Use Case zu nutzen.
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