Machine Learning

Anwendungen auf Basis von Machine Learning sind fast täglich in den Schlagzeilen, da die Technologie immer neue, ungeahnte Möglichkeiten eröffnet. Ob Meinungsanalyse, automatische Beantwortung von Service-Anfragen oder die Auswertung von Maschinendaten: Machine Learning findet in den unterschiedlichsten Gebieten Anwendung. INFOMOTION hilft Ihnen dabei, diese Potenziale auszuschöpfen.

Drucken

INTELLIGENTE MASCHINEN BERGEN ENORMES POTENZIAL

Als 1997 ein Computer den amtierenden Weltmeister im Schach, Garry Kasparov, besiegte, wurde vielen bewusst, dass Maschinen nicht auf einfache Tätigkeiten beschränkt sind. Sie können den Menschen bei Aufgaben, die Intelligenz, Erfahrung und Intuition benötigen, sogar überflügeln – also in Eigenschaften, die eher einem Menschen als einem Computer zugetraut werden.
Seit dem Schachduell konnten Algorithmen in weiteren Wettbewerben überraschen. 2011 schlug Watson die besten menschlichen Spieler im Jeopardy! 2016 besiegte AlphaGo den Weltmeister im Go.

Machine Learning basiert darauf, dass aus Trainingsdaten Modelle gelernt werden, wie der Computer eine Aufgabe in einer bestimmten Situation ideal lösen kann. Im Unternehmenskontext fallen viele Aufgaben wiederholt an. Sei es die Vorhersage von Umsatzzahlen auf Basis verschiedener Faktoren oder die Beantwortung von häufigen und zeitkritischen Fragen: Machine Learning kann schon heute eine Automatisierung vieler Wissensarbeiten liefern.
In der Zukunft werden die Unternehmen, die frühzeitig auf technologische Unterstützung setzen, einen Wettbewerbsvorteil haben.

Machine Learning mit Traininsphase

 

Machine Learning Prozess mit Trainingsphase

Mehrwerte durch Machine Learning mit INFOMOTION

In Unternehmen fallen viele unterschiedliche Daten an, die bei Auswertung durch Machine Learning einen Mehrwert bieten können. Die Machine Learning Experten von INFOMOTION entwickeln mit Ihnen Ideen, welche Schritte im Arbeitsprozess automatisiert werden können. Hierfür ist es wichtig, bereits frühzeitig mit der Sammlung von repräsentativen Daten zu beginnen. Wir unterstützen Sie beim Aufbau von Architekturen zur Speicherung aller relevanten Daten über Big Data-Technologien und Data Warehousing.

Für verschiedene Situationen bieten sich mehrere Machine Learning Technologien an. Seien es Entscheidungsbäume für eine nachvollziehbare Lösung oder Deep Learning für große Datenmengen: Wir unterstützen Sie bei der Auswahl geeigneter Technologien.

Jede hinreichend fortschrittliche Technologie ist von Magie nicht zu unterscheiden.

Arthur C. Clarke

Unbegrenzte Einsatzmöglichkeiten

Ausgewählte Projektbeispiele, in denen INFOMOTION Machine Learning erfolgreich einsetzen konnte:

Automatische Auswertung von Kommunikationsmustern über E-Mails und Chats

Bei einem Startup im Bereich Kinderschutz wird Machine Learning in der Auswertung der Kommunikationskanäle eingesetzt, um die Kommunikationspartner vor ungewünschten Kontakten zu schützen. Über den Einsatz der Technologie können die Absichten der Gesprächspartner bereits erkannt und somit die Empfänger unterstützt werden, besser zu antworten.

  • Mit Machine Learning ist es möglich, auf Basis der Grammatik und Wortverwendung auf das Alter der Kommunikationspartner zu schließen.
  • Die Anfragen von neuen Gesprächspartnern werden nach ihrem Gefahrenpotential analysiert und entsprechend Warnungen eingeblendet oder sogar gesperrt.
  • Die Algorithmen lernen auf Basis des Feedbacks kontinuierlich weiter, sodass Betrüger den Algorithmus nicht langfristig überlisten können.

Machine Learning in der Analyse von Servicemeldungen

Eingehende Service-Anfragen in einem Unternehmen folgen oft dem Paretoprinzip. Sie sind oft wiederkehrend und können automatisch beantwortet werden. In der IT-Abteilung eines DAX-30-Unternehmens wird eine hohe Zahl täglicher Service-Meldungen mit einem Chatbot bearbeitet.

  • Sobald IT-Tickets eingehen, werden diese klassifiziert und in bestimmten Kategorien automatisch beantwortet.
  • Mit Machine Learning werden darüber hinaus eingehende Anfragen nach Priorität und Kategorie analysiert und direkt mögliche Lösungen vorgeschlagen.
  • Die eingehenden Nachrichten werden zusätzlich regelmäßig geclustert, um neue Kategorieren von Servicemeldungen zu erkennen und frühzeitig Problem-Ursachen zu finden.

Einsatz der Technologie im Bereich IoT

IoT-Sensoren werden immer kleiner und günstiger. Sie können Geräusche, Videos oder beliebige weitere Informationen zur Auswertung übermitteln. In einem Unternehmen für Maschinenbau wird über die Aggregierung und Auswertung von Geräuschprofilen möglich, auf den Zustand der Maschinen zu schließen und Hinweise auf eine Prozessoptimierung zu geben.

  • Auf Basis des Geräuschprofils einer Maschine kann die Auslastung oder auch Abweichung vom Regelbetrieb erkannt werden.
  • Durch den Vergleich mit ähnlichen Maschinen und deren historischer Daten kann das Ausfallrisiko für verschiedene Zeiträume prognostiziert werden.
  • Auch nicht-IoT-fähige Maschinen (siehe die „twitternde Kaffeemaschine“) können nachträglich digitalisiert werden.

Wir laden Sie ein, die vielen, ungeahnten Möglichkeiten von Machine Learning mit uns zu diskutieren – eine Menge Fantasie zieht mit dieser Technologie in die Digitalisierung ein.

Lösungsaufbau für einen automatischen Chatbot

Aufbau einer Lösung für einen automatischen Chatbot mit Klassifikation: Sobald IT-Tickets eingehen, werden diese klassifiziert und bei Erkennen von großen Clustern automatisch beantwortet.

Weiterführende Informationen

Ihr Ansprechpartner

Gert Jan Feick

Business Unit Manager

T +49 69 97460-700

E-Mail senden