Prozess

Prozessoptimierung durch Künstliche Intelligenz

Prozessoptimierung ist eines der zentralen Handlungsfelder für sichtbares ROI durch Data Science und weitere Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI). In einer breit angelegten Umfrage unter C-Level Managern und IT-Entscheidern stand Prozessverbesserung mit 45% auf Platz 1 der schon erreichten strategischen Vorteile durch Künstliche Intelligenz – obwohl die Möglichkeiten heute bei weitem noch nicht ausgeschöpft sind. Die Nutzung variiert dabei stark nach der Branche. Während 85% der Entscheider aus der Branche Handel & Konsumgüter bereits Prozesse mit KI automatisiert haben, sind es im öffentlichen Sektor erst 56%.

Dokumentenbasierte Prozesse

Definition

Automatische Erfassung von Inhalten in Dokumenten, automatische Weiterverarbeitung und Entscheidung

Nutzen

  • Prozess-Schnelligkeit und –Genauigkeit
  • Kostenreduktion durch Minimierung manueller Tätigkeiten

Beispiel

Auslesen eines Kreditantrages und Entscheidung für die Kreditvergabe

Texterkennung (OCR) und Textmining

Routing von Informationen

Definition

Automatische Klassifizierung und Weiterleitung von Informationen

Nutzen

  • Prozess-Schnelligkeit und –Genauigkeit
  • Kostenreduktion durch Minimierung manueller Tätigkeiten

Beispiel

Inhaltliche Klassifizierung von E-Mails von Kunden (z.B. Frage zum Produkt, Fragen zum Kundenkonto, Reklamation) und Routing an das passende Kundenservice-Team

Textklassifizierung

Predictive Maintenance

Definition

Voraussage von Verschleiß und Wartungsfällen bei Produktionsmaschinen

Nutzen

  • Reduktion Stillstand- und Ausfallzeiten
  • Erhöhung der Maschinen-Lebensdauer
  • Erhöhung der Produktivität
  • Einsparungen durch optimalen Wartungszeitpunkt

Beispiel

Der Verschmutzungsgrad eines Filters wird gemessen, mit Sensordaten wird das Datum des Schwellwerts zur Reinigung des Filters vorhergesagt.

Predictive Modelling mittels Klassifizierung oder Regression

Industrielle Bildverarbeitung / Visual Inspection

Definition

Erkennung von Inhalten eines Bildes zur automatischen Beantwortung prozessrelevanter Fragen

Nutzen

  • Prozess-Schnelligkeit und -genauigkeit
  • Kostenreduktion durch Minimierung manueller Tätigkeiten

Beispiel

  • Entdeckung von Lackschäden bei PKWs
  • Erkennung von Schäden in Rohstoffen (z.B. Stoffen) und produzierten Produkten
  • Erkennung von Betrug anhand von Dokumentenauffälligkeiten

Predictive Modelling mittels Klassifizierung oder Regression

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