Deep Learning: Ein Beispiel aus dem öffentlichen Dienst

Automatische Bilderkennung hat das Potenzial, Wasserwirtschaftsverbände spürbar zu entlasten – und so beim Hochwasserschutz zu unterstützen. Ein Fallbeispiel.

Deep Learning, eine Teildisziplin der Künstlichen Intelligenz, hat in nur wenigen Jahren für bahnbrechende Fortschritte im Bereich der automatischen Bilderkennung gesorgt. Computer sind nicht nur in der Lage, einfache Beobachtungen anzustellen (Ist eine Katze auf dem Bild zu sehen: ja/nein?): Mit dem richtigen Training erkennen sie auf Bildern blitzschnell Muster und Zusammenhänge, die der Mensch nur mit sehr viel Mühe findet – oder eben übersieht.

Um das zu veranschaulichen, habe ich Ihnen ein Deep Learning Beispiel aus dem öffentlichen Dienst mitgebracht. Wasserwirtschaftsverbände stehen regelmäßig vor der Herausforderung, Luftbildaufnahmen zum Zwecke von Gebührenberechnung und Hochwasserschutz kosten- und zeitintensiv kategorisieren zu müssen. Im Blog erfahren Sie, wie automatische Bilderkennung diesen Prozess um ein Vielfaches beschleunigen kann.

Hochwasserschutz: Eine Herausforderung für Wasserwirtschaftsverbände

Spätestens seit der Ahrtal-Flut stehen sie unter verstärkter öffentlicher Beobachtung: die kommunalen Wasserwirtschaftsverbände, zu deren Aufgaben neben Abwasserreinigung, Sicherung des Abflusses und Gewässerunterhaltung eben auch der Hochwasserschutz gehört. Ihnen obliegt es, versiegelte Flächen – also Flächen, die luft- und wasserdicht abgedeckt sind – in hochauflösenden Luftbildaufnahmen zu kategorisieren. Auf dieser Basis werden dann Kanalnetz-, Niederschlagswasser- oder weitere Gebühren erhoben.

Möglichst aktuelles Kartenmaterial vorliegen zu haben, dient nicht nur dem Zweck, jederzeit die richtigen Gebühren ausrechnen zu können – die Flutkatastrophe im Sommer 2021 hat vielmehr gezeigt, wie eminent wichtig es ist, um die Landschaftsgestaltung engmaschig überprüfen zu können. Daraus nämlich lassen sich Rückschlüsse auf mögliche kommende Katastrophen ziehen. 

Was bedeutet Flächenversiegelung?

Luftbildaufnahmen als kosten- und zeitintensives Großprojekt

In der Regel werden solche Luftbildaufnahmen alle fünf Jahre aktualisiert – ein kosten- und zeitintensiver, sich wiederholender und manueller Prozess. Trotz üppiger Ausstattung an Personal und beauftragten Ingenieurbüros werden nur ca. 10 % des Datenbestands pro Jahr aktualisiert. Die Länder verfügen in der Regel über keine zentrale Datenbank, in der Versiegelungsinformationen für wasserwirtschaftliche Anwendungen vorgehalten werden könnten. Auch eine einheitliche Methodik zur Erhebung der Versiegelungsdaten gibt es nicht. So muss man sich zumeist auf Schätzungen berufen und zieht dabei Analysen von Daten aus digitalisierten Luftbildern oder abgeschätzten Durchschnittswerten für Verkehrs- und Siedlungsflächen heran.

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Mit Data Science wertvolle Informationen erkennen

Extrahieren Sie mit Data Science versteckte, wertvolle Informationen aus großen Datenmengen, um so künftig datenbasierte Entscheidungen treffen zu können. Setzen Sie in dem Rahmen auf KI und Deep Learning und sparen Sie z. B. mit automatischer Bilderkennung Zeit und Kosten. Unser Expertenteam unterstützt Sie dabei!

Exkurs – GeoAI

Luftbilder kommen in vielen Bereichen zum Einsatz – beispielsweise, für Stadtplanung, bodenkundliche Erhebungen, Beweissicherungen in Schadenfällen oder wenn die Forst- und Landwirtschaftsbetriebe ihre Ertragsoptionen sichten wollen. Doch bis aus solchen Luftbildern aussagekräftige Karten werden, die als Analysegrundlage dienen, ist ein stark manueller Prozess erforderlich. Der Grund: Objekte oder Flächen müssen bisher weitestgehend manuell markiert werden. Hier kommt einiges zusammen. Wollen Städte beispielsweise die Gesamtfläche von Grünflächen, Wasserkörper oder versiegelte Flächen für ihre Region herausfinden, müssen Fachkräfte in der Verwaltung oft stundenlang Polygone auf eine Hintergrundkarte zeichnen.

Dank Künstlicher Intelligenz lässt sich die Objekt- und Flächenerkennung auf digitalen Karten heute automatisieren. Unterscheiden lassen sich dabei vier Anwendungsbereiche:

Image Classification

Image Classification ordnet ein gesamtes Bild einer bestimmten Kategorie zu. So kann ein Modell beispielsweise trainiert werden, nach einem Sturm beschädigten von unbeschädigten Gebäuden zu unterscheiden.

Object Detection
Image Segmentation
Instance Segmentation

Bilderkennung von X-INTEGRATE nutzt Deep Learning

X-INTEGRATE hat eine Lösung entwickelt, die unter Zuhilfenahme KI-basierter Methoden (Deep Learning) versiegelte Flächen aus Luftbildaufnahmen automatisiert bestimmt. Die Entwicklung eines solchen Modells, das die verschiedenen Arten der Versiegelung genau vorhersagt, ist von besonderer Bedeutung – eben weil die bisherigen Verfahren viel Know-how erfordern und der Arbeitsaufwand immens ist, Luftbildaufnahmen zu betrachten und zu versuchen, die Versiegelungsart zu bestimmen, um jene schließlich mit Polygonen einzuzeichnen.

Statt diesem kostenintensiven und zeitaufwändigen Prozess wird in der Lösung von X-INTEGRATE ein Modell anhand der von Fachkräften eingezeichneten Polygonen trainiert, das automatisch die Art der auf den Luftbildaufnahmen dargestellten Flächen vorhersagt. Diese Aufgabe wird in Computer Vision „semantische Segmentierung“ genannt. Sie stellt ein Bild auf Pixel-Ebene dar, indem jedes Pixel eines Bildes einer bestimmten Klasse zugeordnet wird. Deep Learning kommt hier zum Einsatz, um eine Zusammenstellung von Pixeln zu erkennen, welche die verschiedenen Klassen bilden.

Beispiele für semantische Segmentierung
Beispiele für semantische Segmentierung

U-Net-Algorithmus für die Segmentierung von Anwendungen

Beispielhafte Darstellung des U-Nets mit Luftbildaufnahmen als Input und den zugehörigen Ausschnitten des Shapefiles als Output.

Es gibt viele semantische Segmentierungsalgorithmen wie U-Net, LinkNet, Mask-R-CNN, FPN, usw. Dabei handelt es sich tiefe künstliche neuronale Netze, welche für einen erfolgreichen Trainingsprozess einen Datensatz mit zwei Informationen benötigen:

  1. Ein Rasterbild (Luftbildaufnahme), das den Input darstellt und
  2. eine Segmentierungsmaske (Shapefile), welches das Label für jedes Pixel im Rasterbild enthält

Der U-Net-Algorithmus besteht aus zwei Teilen: Ein Encoder reduziert schrittweise die räumliche Dimension mit Pooling Layern, während der Decoder sukzessive die Objektdetails und die räumliche Dimension wiederherstellt. U-Net Architekturen haben sich als überaus nützlich für die Segmentierung verschiedener Anwendungen erwiesen, z.B. bei medizinischen Bildern (z.B. Krebsdiagnostik), Straßenansichten, Satellitenbildern usw.

Diese Technologien nutzen wir im Projekt

Wir setzen unsere Lösung auf der Google Cloud Platform, dem Public Cloud-Angebot von Google, um. Dadurch sparen sich Kund:innen zum einen Investitionen in die eigene Infrastruktur, zum anderen profitieren sie von verschiedenen Google Services in den Bereichen Datenverarbeitung und -speicherung sowie Entwicklung. Im Deep Learning Projekt kommen unter anderem folgende Services zum Einsatz:

Vertex AI

Die Machine Learning (ML)-Plattform von Vertex AI erlaubt es uns, ML-Modelle schnell zu erstellen, bereitzustellen und zu skalieren – sowohl vortrainierte als auch eigene Modelle. 

Cloud Storage
TensorFlow

Fazit: Zeitersparnis und detailliertere Ergebnisse

Die neue Lösung ermöglicht es, neue georeferenzierte Luftbildaufnahmen und erste Erkenntnisse über den Versiegelungsgrad sehr schnell vorherzusagen. Das Ergebnis sind GeoTiff-Dateien, die der Fachbereich in sein spezifisches GIS-System einspielen kann, um die Folgeprozesse und Abrechnungsmechanismen zu bedienen. Dies bietet einerseits großes Potential und eine zeitsparende Alternative zur klassischen manuellen Bestimmung der Versieglungsflächen. Andererseits kann dadurch der vorhandene Datenbestands sehr viel engmaschiger aktualisiert werden. Eine Verbesserung kommunaler Aufgaben auf allen Ebenen also.

Das Data & AI Team der X-INTEGRATE unterstützt Sie gerne auch bei ihrem Vorhaben. Wie wäre es mit einem Einstieg über einen Data Science Use Case Workshop?


Data Science Use Case Workshop

Inhalte des Data Science Use Case Workshops
  • Vorstellung des Status quos des jeweiligen Use Cases
  • Vorstellung wichtiger Konzepte und Methoden – weg von Buzzwords, hin zum Verständnis
  • Verwendung der TIMETOACT-Methode, um Hypothesen zu erarbeiten
  • Prüfung und Validierung notwendiger Daten
  • Sicherstellung der Machbarkeit und Realisierbarkeit des Use Cases
  • Entwicklung eines analytischen Konzepts
Ablauf Data Science Use Case Workshop
Ergebnisse des Data Science Use Case Workshops

In einer internen Nachbereitung wird eine Dokumentation des Workshops erstellt. Außerdem erarbeiten wir, basierend auf unseren Erfahrungswerten, konkrete Empfehlungen und nächste Schritte.


Über den Autor: Matthias Bauer

Matthias Bauer ist seit 2020 als Teamlead Data Science bei der X-INTEGRATE (Teil der TIMETOACT GROUP) und bringt mehr als 15 Jahre Expertise als Solution Architect mit. Daten dafür nutzen, Großes zu schaffen und Mehrwerte zu erzielen – in seinen Worten: Data Thinking – ist seine Leidenschaft. Matthias ist erfahren in Artificial Intelligence, Data Science und Data Management; dabei bedient er von Data Warehousing bis hin zu Data Virtualization ein breites Spektrum an datenbezogenen Fragestellungen.  

Matthias Bauer
CTO & Teamlead Data ScienceX-INTEGRATE Software & Consulting GmbHKontakt

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Deep Learning: Ein Beispiel aus dem öffentlichen Dienst

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Digitaler Wandel in der Öffentliche Verwaltung

Die digitale Transformation wird die Arbeitswelt gerade in der öffentlichen Verwaltung massiv verändern. Wir unterstützen die Behörden von Bund, Ländern und Kommunen bei der strategischen und technischen Umsetzung ihrer Projekte in der Verwaltungsmodernisierung.

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IBM Cloud Pak for Data Accelerator

Zum schnellen Einstieg in bestimmte Use Cases, konkret für bestimmte Geschäftsbereiche oder Branchen, bietet IBM auf Basis der Lösung „Cloud Pak for Data“ sogenannte Akzeleratoren, die als Vorlage für die Projektentwicklung dienen, und dadurch die Umsetzung dieser Use Cases deutlich beschleunigen können. Die Plattform selbst bringt alle notwendigen Funktionen für alle Arten von Analyticsprojekten mit, die Akzeleratoren den entsprechenden Inhalt.

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Standardisiertes Datenmanagement schafft Basis für Reporting

TIMETOACT implementiert für TRUMPF Photonic Components ein übergeordnetes Datenmodell in einem Data Warehouse und sorgt mit Talend für die notwendige Datenintegrationsanbindung. Mit diesem standardisierten Datenmanagement erhält TRUMPF künftig Reportings auf Basis verlässlicher Daten und kann das Modell auch auf andere Fachabteilungen übertragen.

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Innere und äußere Sicherheit

Verteidigungskräfte und Polizei müssen Bürger*innen und den Staat vor immer neuen Bedrohungen schützen. Moderne IT- & Softwarelösungen unterstützen dabei.

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Data Fabric: Basis für Analytics und KI der nächsten Stufe

Im Webinar erfahren Sie, warum das Thema Data Fabric für Versicherer so wichtig ist. Wir erklären Ihnen, was die Data Fabric genau ist und welche Funktionalität sie für Data Science sowie den IT-Betrieb aufweist. In einer praktischen Demo zeigen wir Ihnen konkret Anwendungsfälle aus der Versicherungsbranche. Darüber hinaus erfahren Sie, in welchen Schritten Sie Ihre eigene Data Fabric einführen können.

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Die TIMETOACT GROUP auf dem IBM Watson Summit 2017

Frankfurt – IBM lädt diesen Herbst erstmalig zum Watson Summit an den Main. Treffen Sie unsere Experten am TIMETOACT GROUP Stand und tauschen Sie sich über die neusten Trends rund um Watson und dessen Integration in Ihre Projekte aus.

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Digitalisierungspartner vor Ort für Versicherungen

Als TIMETOACT GROUP gehören wir zu den führenden Digitalisierungspartnern für IT-Lösungen in Deutschland, Österreich und Schweiz. Als Ihr Partner sind wir an 17 Standorten für Sie da und finden die passende Lösung auf dem Weg der Digitalisierung – gerne gemeinsam im persönlichen Austausch vor Ort.

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KI & Digitalisierung für die Transport- und Logistikbranche

Digitalisierung und Transparenz der Prozesse sowie automatisierte Unterstützung bei der Optimierung können Logistikunternehmen helfen, den Spagat zwischen Kosten und Leistung besser zu bewältigen, um langfristig als wertvoller Partner der Wirtschaft zu agieren.

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GenAI Consulting

Spätestens ChatGPT, Bard & Co. haben gezeigt: Generative AI hat das Potenzial, die Arbeitswelt zu revolutionieren. Mit GenAI Consulting unterstützen wir Sie dabei, dieses Potenzial für Ihr Unternehmen auszuschöpfen.

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AI & Data Science

Die Datenmenge, die Unternehmen täglich produzieren und verarbeiten, wächst stetig an. Diese Daten enthalten wertvolle Informationen über Kunden, Märkte, Geschäftsprozesse und vieles mehr. Doch wie können Unternehmen diese Daten effektiv nutzen, um bessere Entscheidungen zu treffen, ihre Produkte und Dienstleistungen zu verbessern und neue Geschäftsmöglichkeiten zu erschließen?

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Analytics & Business Intelligence

Business Intelligence (BI) ist ein technologiegetriebener Prozess zur Analyse von Daten und zur Darstellung von verwertbaren Informationen. Dies bildet die Basis dafür, dass Entscheidungen auf fundierten Informationen getroffen werden können.

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Operationalisierung von Data Science (MLOps)

Daten und Künstliche Intelligenz (KI) bzw. Artificial Intelligence (AI) können fast jeden Geschäftsprozesses basierend auf Fakten unterstützen. Viele Unternehmen befinden sich mitten in einer Phase der fachlichen Beurteilung der Algorithmen und technischer Erprobung der entsprechenden Technologien.

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Dokumentenmanagement mit GPT optimieren

KI und GPT sind in aller Munde. Doch welche konkreten Use Cases sind möglich? Wie sieht die Einführung aus? Wir zeigen Ihnen, wie einer unserer Kunden Dokumentenmanagement durch den Einsatz von GPT revolutioniert hat.

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Künstliche Intelligenz in der Praxis: Referenz im Video

Welchen Nutzen KI Unternehmen bereits heute stiftet, damit beschäftigt sich der Vortrag von Marc Bastien, Solution Architect Analytics der TIMETOACT GROUP.

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Edge Computing

Mit Edge Computing können Sie Daten dezentral, direkt am Ort ihrer Entstehung, analysieren und auswerten – und zwar nahezu in Echtzeit.

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X-INTEGRATE auf „Think about..AI – Meetup" der IBM

Dokumentenprozessierung im Gesundheitswesen: X-INTEGRATE berichtet in Frankfurt über neueste KI-Verfahren für Kliniken und Krankenversicherungen.

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Interessiertes Publikum sinnbildlich für IBM Think 2019
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X-INTEGRATE auf der IBM THINK 2019

Freuen Sie sich außerdem auf zwei spannende Sessions mit IT-Manager und Geschäftsführer der X-INTEGRATE Software & Consulting GmbH Wolfgang Schmidt zu innovativen Business-Integrationstechnologien.

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Data Science, Artificial Intelligence und Machine Learning

Data Science wird seit einiger Zeit als die Königsdisziplin bei der Erkennung von wertvollen Informationen in größeren Datenmengen gehandelt. Es verspricht, aus Daten beliebiger Struktur versteckte, wertvolle Informationen zu extrahieren.

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Modernes Business Intelligence und Data Warehouse System

IBM Cloud Pak for Data System ermöglicht Gesundheitskonzern AGAPLESION ein effektives Datenmanagement und komplexe Analysen .

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Interaktives Onlineportal identifiziert passende Mitarbeiter

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Artificial Intelligence (AI) mit Spurhalteassistent im Griff

Die Transparenz und Nachvollziehbarkeit von AI ist die größte Herausforderung für die Nutzung von AI. Im Zusammenhang mit fairer Beurteilung von Menschen oder menschlichem Verhalten sowieso. Im Zusammenhang mit anderen Daten würden wir konsequenterweise in absehbarer Zeit komplett den Durchblick über Zusammenhänge in den Daten verlieren, wenn wir der AI allein das Feld überließen.

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IBM Cloud Pak for Data

Das Cloud Pak for Data fungiert als zentrale, modulare Plattform für analytischen Anwendungsfälle. Es integriert Funktionen für die physikalische und virtuelle Integration von Daten in einen zentralen Datenpool – einen Data Lake oder ein Data Warehouse, einen umfassenden Datenkatalog und zahlreicher Möglichkeiten der (AI-) Analyse bis zur operativen Nutzung derselben.

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Data Insights

Mit Data Insights helfen wir Ihnen Schritt für Schritt mit der passenden Architektur neue Technologien zu nutzen und eine datengetriebene Unternehmenskultur zu entwickeln: von der Erschließung neuer Datenquellen, über die explorative Auswertung zur Gewinnung neuer Erkenntnisse bis hin zu Vorhersagemodellen.

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Der Hype um Copilot for Microsoft 365 ist groß. Wie so oft in solchen Fällen, folgt bei vielen Usern schnell Ernüchterung. Daher ist ein realistisches Erwartungsmanagement wichtig. Wir zeigen Ihnen anhand von vier Mythen, was Copilot kann – und was nicht.

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Microsoft Copilot in aller Munde. Auch wir werden in letzter Zeit häufig nach Copilot und Künstlicher Intelligenz im Allgemeinen gefragt. Deshalb beantworten wir in diesem Blogbeitrag die häufigsten Fragen und Bedenken kompakt und einfach!

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Incident Kommunikationsmanagement

Statuspage ermöglicht, den Status einzelner systemrelevanter Komponenten im Überblick zu behalten sowie eine Historie vergangener Incidents. Unsere selbstgeschaffene Lösung ermöglicht Ihnen zudem, verschiedene Monitoring Tools anzuschließen und diese in bestimmten Zyklen abzufragen. Der Komponentenausfall erzeugt automatisch eine E-Mail an Ihr Ticketsystem.

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Mit Data Science & KI Informationen erkennen und nutzen

Nutzen Sie Data Science, um verborgene, wertvolle Erkenntnisse aus umfangreichen Datensätzen zu extrahieren und so zukünftig datenbasierte Entscheidungen zu treffen.

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Microsoft Panel: Unser Kunde ESA auf Daten- & KI-Mission

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IBM Watson Studio

IBM Watson Studio ist eine integrierte Lösung für die Implementierung einer Data Science Landschaft. Sie hilft Unternehmen, den Prozess von der explorativen Analyse bis zur Implementierung und Operationalisierung der Analyseprozesse zu strukturieren und zu vereinfachen.

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Fehler in der Entwicklung von AI-Assistenten

Wie gut, dass es Fehler gibt: Denn aus ihnen können wir lernen und besser werden. Wir haben genau hingesehen, wie Unternehmen in den letzten Monaten weltweit AI-Assistenten implementiert haben, und haben sie, leider, vielfach beim Scheitern beobachtet. Wie es zum Scheitern kam und was man daraus für künftige Projekte lernen kann, das möchten wir mit Ihnen teilen: Damit AI-Assistenten in Zukunft erfolgreicher umgesetzt werden können!

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Talend Real-Time Big Data Platform

Talend Big Data Platform vereinfacht komplexe Integrationen, sodass Sie große Datenmengen mit Apache Spark, Databricks, AWS, IBM Watson, Microsoft Azure, Snowflake, Google Cloud Platform und NoSQL erfolgreich nutzen können.

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Konzeption individueller Business Intelligence-Lösungen

Wir setzen wir auf Workshops, um sowohl die technischen als auch fachlichen Anforderungen aufzunehmen, die richtige Technologie zu finden und eine individuell auf Sie zugeschnittene Business Intelligence-Lösung zu konzipieren.

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Digitale Transformation bei Versicherungen meistern

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In unserem Microsoft Panel im Juli zeigen wir wie KI-Agents in Geschäftsprozessen den entscheidenden Unterschied machen können und wie man sie einführt. Im Panel schauen wir uns dafür exemplarisch den Prozess des Design Thinkings mit KI an.

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Talend Data Integration

Talend Data Integration bietet eine hochskalierbare Architektur für nahezu jede Anwendung und jede Datenquelle – mit gut 900 Konnektoren von der Cloud Lösung wie Salesforce über klassische On-Premises Systeme.

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X-INTEGRATE wird Mitglied im KI-Bundesverband

TIMETOACT GROUP-Tochtergesellschaft bereichert das Ökosystem für Künstliche Intelligenz KI mit Use Cases und Know-how zu Geschäftsprozessmanagement.

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Microsoft Azure Synapse Analytics

Mit Synapse hat Microsoft in der Azure Cloud eine Plattform für alle Aspekte von Analytics bereitgestellt. Synapse umfasst innerhalb der Plattform Dienste für die Datenintegration, Datenhaltung in jeglicher Größe und Big Data Analytics. Zusammen mit existierenden Architekturtemplates entsteht in kurzer Zeit für jeden analytischen Anwendungsfall eine Lösung.

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Talend Open Studio Retirement

Nach der Ankündigung der Einstellung von Talend Open Studio, leiten wir Sie durch Ihre Migrationsmöglichkeiten. Erfahren Sie, wie Sie mit der kommerziellen Version von Talend oder anderen Plattformen wie IBM und Google erweiterte Datenintegrations- und Managementfunktionen nutzen können.

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IBM Netezza Performance Server

Die IBM bietet Datenbanktechnologie für spezifische Zwecke auch in Form von Appliance Lösungen an. Im Data Warehouse Umfeld bekannt ist vor allem die Netezza Technologie, später unter dem Namen „IBM PureData for Analytics“ vermarktet.

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Talend Data Fabric

Die ultimative Lösung für Ihre Datenbedürfnisse – Talend Data Fabric beinhaltet alles was das (Datenintegrations-) Herz begehrt und bedient sämtliche Integrationsanforderungen rund um Anwendungen, Systeme und Daten.

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Talend Application Integration / ESB

Mit Talend Application Integration erschaffen Sie eine serviceorientierte Architektur und verbinden, vermitteln & verwalten Ihre Services und APIs in Echtzeit.

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IBM Cloud Pak for Application

Mit dem IBM Cloud Pak for Application existiert ein solides Fundament, um „Cloud-Native“ Applikationen zu entwickeln, zu deployen und zu modernisieren. Da agiles Arbeiten für einen schnelleren Release-Zyklus unerlässlich ist, kommen unter anderem vorgefertigte DevOps Prozesse zum Einsatz.

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IBM Cloud Pak for Data – Test-Drive

Wir wollen durch die Bereitstellung unserer umfassenden Demo- und Kundendatenplattform diesen Kunden eine Möglichkeit bieten, sehr schnell und pragmatisch einen Eindruck der Technologie mit ihren Daten zu bekommen.

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Event

TIMETOACT GROUP auf dem Data & AI Forum 2020

Unsere Experten zeigen auf dem IBM Data & AI Forum, wie sich Erkenntnisse aus Data Science für die Planung nutzen und so Kapazitäten optimal auschöpfen und auf Finanzkennzahlen ableiten lassen.

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Data Science & Advanced Analytics
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Data Science, AI & Advanced Analytics

Data Science & Advanced Analytics umfasst ein breites Spektrum von Werkzeugen, die Geschäftsabläufe untersuchen und helfen können, Änderungen und Verbesserungen herbeizuführen.

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IBM Watson Discovery

Mit Watson Discovery werden Unternehmensdaten mittels moderner KI durchsucht, um Informationen zu extrahieren. Dabei nutzt die KI einerseits bereits antrainierte Methoden, um Texte zu verstehen, andererseits wird sie durch neues Training an den Unternehmensdaten, deren Struktur und Inhalten ständig weiterentwickelt und so die Suchergebnisse ständig verbessert.

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IBM Watson Assistant

Watson Assistant erkennt Intention in Anfragen, die über multiple Kanäle eingehen können. Watson Assistant wird anhand Real-Live Anforderungen angelernt und kann aufgrund der agierenden KI Zusammenhänge und Intention der Anfrage verstehen. Umfangreiche Rechercheanfragen werden an Watson Discovery geroutet und nahtlos in das Suchergebnis eingebettet.

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IBM Cloud Pak for Automation

Bei der Automatisierung manueller Schritte auf einer einheitlichen Plattform mit standardisierten Schnittstellen hilft Ihnen das „IBM Cloud Pak for Automation“. Mit dem Cloud-Pak for Business Automation lässt sich der gesamte Lebenszyklus eines Dokuments oder Vorgangs im Unternehmen abbilden.

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IBM Cognos Analytics 11

IBM Cognos Analytics ist eine zentrale Plattform zur Bereitstellung dispositiver Informationen im Unternehmen. Mit den Reporting- und Analysefunktionen von IBM Cognos können die relevanten Informationen unternehmensweit aufbereitet und genutzt werden.

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IBM Watson Knowledge Studio

In IBM Watson Knowledge Studio trainieren Sie eine Künstliche Intelligenz (KI) auf Fachbegriffe Ihres Unternehmens oder Fachbereichs ("Domain Knowledge"). Auf diese Weise legen Sie die Grundlage für die automatisierte Textverarbeitung umfangreicher, fachbezogener Dokumente.

Lösung
Predictive Scoring Solution
Lösung

Predictive Scoring Solution

X-INTEGRATE bietet ein Predictive Analytics-Verfahren, mit dem es möglich ist, durch Sensoren an den Maschinen innerhalb der Fertigungsstraßen nicht nur die Qualität der gefertigten Bauteile, sondern auch den Zustand der Werkzeuge innerhalb der Produktionsmaschinen, kontinuierlich zu kontrollieren.

Referenz
Felss Logo
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Mit Predictive Analytics die Produktqualität vorhersagen

Die Felss Systems GmbH setzt auf ein eigens entwickeltes Predictive Analytics-Verfahren von X-INTEGRATE. Mit vorausschauendem Scoring und Automatisierung wird die Effizienz der Industriemaschinen erheblich erhöht.

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KI basierte Kundenbetreuung für Versicherer

Im Webinar erfahren Sie, wie moderne Kundenbetreuung in der digitalisierten Welt aussieht. Watson Assistent hilft bei der Optimierung bestehender Lösungen. Dieser virtuelle KI-Assistent liefert Kunden schnelle, konsistente und akkurate Antworten über alle Kommunikations-Kanäle, -Plattformen, -Applikationen und Geräte hinweg.

Event
Fabrikhalle, sinnbildlich für Industrie 4.0, ein Kernthema der SPS IPC Drives
Event

X-INTEGRATE auf der SPS IPC Drives 2017 in Nürnberg

Auf der SPS IPC drives in Nürnberg vom 28. – 30. November 2017 dreht sich alles um Automation und die Digitalisierung von Unternehmen und Prozessen. Treffen Sie X-INTEGRATE auf dem Stand der Hilscher Gesellschaft für Systemautomation mbH in Halle 2.

Event
Menschenmenge zur Visualisierung der Hannover Messe
Event

X-INTEGRATE auf der Hannover Messe 2018

Zusammen mit der Hilscher Gesellschaft für Systemautomation mbH laden wir Sie ein unsere aktuellsten Projekte im Industrieumfeld zum Thema Predictive Quality – mit Edge Analytics direkt im Fertigungsprozess – und Produktionsplanungsoptimierung kennenzulernen.

Referenz
Anonyme Referenz
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Produkt-Echtzeitanalyse bei Maschinenbauunternehmen

Ein deutsches Maschninenbauunternehmen ermöglicht mit Hilfe von X-INTEGRATE und Industrie 4.0 Technologie ihren Kunden, den Status jedes Geräts visuell und in Echtzeit zu überwachen und auf dieser Basis Arbeitsabläufe zu steuern.