Automatisierte Planung von Transportwegen

Unser Prototyp optimiert die Transportplanung durch Automatisierung und spart wertvolle Ressourcen.

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

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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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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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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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8 Tipps für ein erfolgreiches Automatisierungsprojekt

Was sind die Regeln, die man bei der Planung und Umsetzung eines Automatisierungsprojektes in Betracht ziehen soll? Und woran scheitert es?

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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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Marc BastienMarc BastienBlog
Boxhandschuhe als Symbol für Entscheidung zwischen Data Lake und Data Warehouse
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Data Lake vs Data Warehouse: Welche Lösung ist die Richtige?

Geht es um die Speicherung großer Datenmengen, kommt man um die Begriffe Data Lake und Data Warehouse kaum herum. Vielen Unternehmen stellt sich früher oder später die Frage, welche der beiden Lösungen für welchen Anwendungsfall geeignet ist.

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In 6 Schritten zur passenden Data Analytics-Lösung

Um Innovation im Unternehmen voranzutreiben, braucht es eine state-of-the-art Data Analytics-Lösung. Oftmals ist hier eine Modernisierung von Nöten. Erfahren Sie in sechs Schritten, wie Sie die für Sie passende Lösung finden!

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MAIN adaptiert automatisierte Rechnungseingangslösung

Um Zeit und Kosten bei der Rechnungsverarbeitung zu ersparen, setzt main auf eine umfassende Rechnungseingangslösung von TIMETOACT.

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Mit IBM FileNet zum modernen Dokumentenarchiv

Ein kompetenter Kundensupport ist einer der wichtigsten KPIs für Mobilanbieter. In dieser schnelllebigen Branche ist es eine Herausforderung, alle für einen Bestandsvertrag relevanten Dokumente schnell am Schirm zu haben, von AGBs über Zahlungsinformationen zu Vertragsanpassungen. TIMETOACT unterstützt einen frührenden Telekommunikationsanbieter bei der Archivmigration und Anbindung von modernen Applikationen an IBM FileNet P8 für das Handling von Millionen von Dokumenten.

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Automatisierter Rechnungseingang bei Kapsch

TIMETOACT unterstützt Kapsch BusinessCom bei der Durchführung des automatisierten Rechnungseingangs durch den Einsatz einer umfassenden Dokumenten-Management- und Workflow-Lösung.

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Automatisierte Eingangrechnungsverarbeitung mit JobRouter®

Schnelle Durchlaufzeiten und Ersparnisse im fünfstelligen Bereich durch automatisierten Rechnungsfreigabeprozess in der Buchhaltung bei der ISS.

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Hoch-performante Software für datenbasierte Entscheidungen

TIMETOACT begleitet die Hymer-Leichtmetallbau bei der Einführung von IBM Planning Analytics with Watson – für eine intelligente Unternehmensplanung sowie ein flexibles Reporting

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vdek führt neue Data-Warehouse-Lösung ein

Die TIMETOACT GROUP unterstützt den Verband der Ersatzkassen e. V. bei der Umstellung einer Systemumgebung auf neueste IBM-Technologie.

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Interaktives Onlineportal identifiziert passende Mitarbeiter

TIMETOACT digitalisiert für KI.TEST mehrere Testverfahren zur Bestimmung der beruflichen Intelligenz und Persönlichkeit.

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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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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 Decision Optimization

Mathematische Algorithmen ermöglichen ein schnelles und effizientes Verbessern von teilweise gegenläufigen Vorgaben. Als integraler Bestandteil der IBM Data Science Plattform „Cloud Pak for Data“ bzw. „IBM Watson Studio” wurde die Entscheidungsoptimierung entscheidend erweitert und in den Data Science Prozess eingebettet.

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Daten nutzen zur Digitalen Planung und Optimierung

Nachdem über Dashboards und Reports die Daten aufbereitet und visualisiert wurden, gilt es nun die gewonnenen Daten entsprechend zu nutzen. Digitale Planung, Forecasting und Optimierung umschreibt alle Fähigkeiten einer IT-gestützten Lösung im Unternehmen, um Anwender in der digitalen Analyse und Planung zu unterstützen.

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Microsoft Azure

Azure ist das Cloud Angebot von Microsoft. In Azure werden zahlreiche Services bereitgestellt, nicht nur für analytische Anforderungen. Besonders zu nennen aus analytische Perspektive sind Services für die Datenhaltung (relational, NoSQL und in-Memory / mit Microsoft oder OpenSource Technologie), Azure Data Factory für Datenintegration, zahlreiche Services inklusive AI und natürlich Services für BI, wie Power BI oder Analysis Services.

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In 8 Schritten zu AI-Innovationen im Unternehmen

Künstliche Intelligenz hat sich von einem bloßen Schlagwort zu einem entscheidenden Werkzeug entwickelt, Business Value in Unternehmen zu generieren. Wir verfolgen einen achtstufigen Ansatz, um Unternehmen den Weg zur effektiven Nutzung von AI zu ermöglichen.

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IBM DataStage

Der IBM DataStage ist eine zentrale Plattform für unternehmensweite Informationsintegration. Mit IBM Information Server können Geschäftsinformationen aus unterschiedlichsten Quellen extrahiert, konsolidiert und zusammengeführt werden.

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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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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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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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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 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.