Die Herausforderung: Transportrouten schnell und effizient planen
Einer der Kernprozesse unseres Kunden war eine größtenteils manuell zu lösende Aufgabe: Mitarbeitende verbrachten einen Großteil ihrer Zeit damit, LKW-Routen möglichst effizient zu planen. Eine Aufgabe, die jeder User anders löste. Unser Ziel war es, diesen Prozess zu vereinheitlichen und damit wertvolle Ressourcen zu sparen.
Unsere Lösung: Flexibel einsetzbarer Prototyp zur Automatisierung
Unter Einbeziehung von Data Scientists, internen Business Process Analysts sowie der User, die mit unserer Lösung arbeiten sollten, entwickelten wir einen Automatisierungsprototyp, der nahtlos in die IT-Infrastruktur des Unternehmens integriert werden konnte.
Dabei übernahmen wir sämtliche Phasen der Projektentwicklung – von der Bedarfsanalyse über die Planung und Entwicklung des Prototyps bis hin zur vollständigen Systemintegration und Schulung aller Mitarbeitenden, die mit der fertigen Lösung arbeiten sollten.
Ein Ergebnis, das sich sehen lassen kann: Effizientere und benutzerfreundlichere Prozesse
Wir haben ein wiederverwendbares Data-Science-Modell entwickelt, das sich mit geringem Aufwand in jede Infrastruktur integrieren lässt. Die Analyse der UI-Nutzung in einer frühen Phase half uns dabei, die wichtigsten Funktionen vorab zu identifizieren und zu integrieren.
Bei Automatisierungsprozessen ist es nicht immer einfach, die Unternehmensziele und die Wünsche der User zu vereinbaren. Rasche Iteration mit schnellen Feedback-Schleifen führte jedoch zu motivierten Prototyp-AnwenderInnen und einer Lösung, mit der alle glücklich sind.
Ziele erreicht
Durchführung einer User-Befragung und einer fundierten Bedarfsanalyse im Vorfeld
Planung inkl. UI/UX Strategy, Dev Ops, Model Wrapping und Data Engineering
Entwicklung eines Automatisierungsprototyps und Integration in das IT-System
Schulung und Beratung der Data Scientists sowie aller Mitarbeitenden vor Ort
Erfahren Sie mehr
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X-INTEGRATE auf der IBM THINK 2019
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Edge Computing
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X-INTEGRATE auf der Hannover Messe 2018
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X-INTEGRATE auf der SPS IPC Drives 2017 in Nürnberg
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Mit Predictive Analytics die Produktqualität vorhersagen
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Standardisiertes Datenmanagement schafft Basis für Reporting
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Data Science, AI & Advanced Analytics
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IBM Cloud Pak for Data Accelerator
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ILOG Supply Chain Applications
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IBM Cloud Pak for Data – Test-Drive
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IBM Workshop "Join the Revolution" in München
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8 Tipps für ein erfolgreiches Automatisierungsprojekt
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Deep Learning: Ein Beispiel aus dem öffentlichen Dienst
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Autumn Meeting im IBM IoT Watson Center München
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Artificial Intelligence (AI) mit Spurhalteassistent im Griff
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Erfolgreiches Supply Chain Management
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IBM ILOG CPLEX als Ergänzung zu MATLAB
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Data Lake vs Data Warehouse: Welche Lösung ist die Richtige?
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In 6 Schritten zur passenden Data Analytics-Lösung
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Produkt-Echtzeitanalyse bei Maschinenbauunternehmen
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Dynamische und optimierte Auftragseinplanung
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MAIN adaptiert automatisierte Rechnungseingangslösung
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Mit IBM FileNet zum modernen Dokumentenarchiv
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Automatisierter Rechnungseingang bei Kapsch
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Automatisierte Eingangrechnungsverarbeitung mit JobRouter®
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Hoch-performante Software für datenbasierte Entscheidungen
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vdek führt neue Data-Warehouse-Lösung ein
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Interaktives Onlineportal identifiziert passende Mitarbeiter
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IBM Cloud Pak for Data
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IBM Cloud Pak for Automation
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IBM Decision Optimization
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Lösungsansätze durch Optimierung
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Effiziente DevOps-Teams: Teamschnitte und Kommunikation
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Data Fabric: Basis für Analytics und KI der nächsten Stufe
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Webcast: Risikomodellierung für Aktuare
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IBM Lizenzmanagement zum Festpreis
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IBM DataStage
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Talend Application Integration / ESB
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In 8 Schritten zu AI-Innovationen im Unternehmen
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Operationalisierung von Data Science (MLOps)
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IBM Watson Studio
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Open Insurance
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IBM Netezza Performance Server
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Versicherung 2020 – was prägte das Jahr?
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Talend Data Integration
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Artificial Intelligence & Data Strategy
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Modularisierung und Migration des Point of Service
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OR2017: Pre Conference Workshop
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Metasuche über Datenbanken hinweg
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