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Artificial Intelligence und die natürliche Intelligenz der Kapsch Experten

Bei der Umsetzung Ihres Artificial Intelligence-Projekts greift Kapsch auf jede Menge Werkzeuge zurück und auf eine mehrjährige Erfahrung in den unterschiedlichsten Branchen. Die Daten, die wir dabei verarbeiten sind vielfältig ...


 

 

Artificial Intelligence. Real Experience. Real results.

Das Vorgehen und die konkreten Werkzeuge sind bei Artificial Intelligence-Projekten stark branchenabhängig. Wir bündeln daher unsere Erfahrungen sowie Expertise und fokussieren auf drei Bereiche:
 

 
  • Medizinische Forschung (u.a. bildgebende Diagnostik)
  • Krankhausabrechnungen bei Versicherungen bei denen der Umgang mit ICD-10 – Codes wesentlich ist
  • Textanalysesystem für die medizinische Forschung sowie zur Unterstützung von Ärzten im klinischen Alltag

Im Sinne jeglicher Form des Kontakts von Unternehmen mit ihren EndkundInnen.

  • (Teil-)automatische E-Mail-Sortierung und -Bearbeitung
  • Chatbots
  • Call Center-Assistenten
  • Predictive Maintenance-Konzepte
  • Optimierung von Industrieanlagen

Health Care

Dr. Julia Baumgartner ist Ärztin an einem großen Krankenhaus in Salzburg. Sie sammelt die medizinischen Daten ihrer Patienten, um Diagnosen zu erstellen. Symptome, die sie im Gespräch mit Patienten herausfindet. Blutbefunde. Radiologiebefunde. Diagnosen, die andere Kollegen erstellt haben. All diese Informationen müssen erfasst, genau analysiert und miteinander in Verbindung gebracht werden, um die bestmögliche Behandlung zu garantieren.

Artificial Intelligence hilft ihr dabei, Verknüpfungen herzustellen, die sie als Mensch nicht erkennen würde. Beispielsweise durch die Untersuchung von Radiologiebefunden bei Tumorerkrankungen – hier unterstützt Artificial Intelligence konkret die Diagnoseerstellung. Durch das Erkennen neuer Zusammenhänge kann auch in der medizinischen Forschung ein großer Beitrag geleistet werden.

Langfristig wird Artificial Intelligence in Form eines Assistenzsystems selbständig Vorschläge für Diagnosen und Behandlungen machen und so den Alltag von ÄrztInnen wie Dr. Baumgartner erleichtern. Die gewonnene Zeit kann Dr. Baumgartner ihren Patienten widmen und unmittelbar für ein besseres Betreuungserlebnis sorgen.

Customer Interaction

Daniela Ebner ist Angestellte in einem großen Call Center in Wien. Ihren Arbeitstag verbringt sie damit, auf Kundenanrufe zu reagieren, diese zu dokumentieren und deren Probleme möglichst effizient zu lösen.

Informationen, die sie im Gespräch mit den Kunden erfährt. Verträge der Kunden. Eingegangene E-Mails. Adressänderungen. Fotos in Begleitung von Schadensmeldungen. Das aktuelle Portfolio ihres Unternehmens. Diese Puzzleteilchen müssen erfasst und zu einem großen Ganzen zusammengesetzt werden, in möglichst kurzer Zeit. Gleichzeitig darf sie sich nicht stressen lassen, sondern muss eine freundliche, kompetente und empathische Gesprächspartnerin sein.

Unsere Omnichannel Customer Interaction Lösung kann Frau Ebner ihre Arbeit erleichtern. Indem sie E-Mails liest, kategorisiert bis hin zur selbständigen Auslösung von Prozessen. Manche Anrufe können von Voicebots übernommen oder durch Chatbots ersetzt werden. Parallel zum Gespräch wird die Situation der Kunden bereits analysiert, sodass sofort die besten Lösungen vorgeschlagen werden können.

Da ihr viele Aufgaben abgenommen werden, kann Frau Ebner sich auf das Wesentliche konzentrieren und eine persönliche Betreuung ihrer Kunden sicherstellen.

Manufacturing

Ing. Fritz Langer ist Werksleiter in einem Stahlbetrieb in der Nähe von Linz. Tagtäglich verbringt er seine Arbeitszeit in den Werkshallen, um den reibungslosen Betrieb der riesigen Industrieanlagen zu gewährleisten.

Wann die Maschinen gewartet werden müssen, erkannte er aufgrund seiner langjährigen Erfahrung an den Maschinen selbst, durch die hergestellten Produkte und im Gespräch mit seinen MaschinenführerInnen. Zur Überprüfung der Qualität der Produkte nahm er Stichproben aus jedem Produktionsschritt und analysierte diese. Wartungs- und Einsatzpläne wurden durch regelmäßige Besprechungen mit seinen MitarbeiterInnen, den Maschinenbauern und der Logistik erstellt.

Mithilfe von Artificial Intelligence werden nun die Daten des gesamten Maschinenparks erfasst und analysiert. Unregelmäßigkeiten werden dadurch unmittelbar erkannt. Als Ersatz der stichprobenartigen Qualitätskontrollen kommt eine optische Überprüfung zum Einsatz. So wird jedes einzelne produzierte Stück auf Mängel kontrolliert. Produktionsprozesse werden dadurch weiter verbessert und optimiert. Auch die Planung von Einsätzen und Maschinen wird weitgehend automatisiert erstellt.

 

Nach dem Erstgespräch starten die Kapsch-Experten mit einem Analytics Discovery Workshop. In ein bis zwei Arbeitstagen werden mögliche Use Cases definiert, bereits vorhandene Daten besprochen und die weiteren Schritte geplant.

Danach folgt die Proof-of-Concept-Phase*. In dieser Phase entwickeln und implementieren die Kapsch-Experten die gewünschten Modelle. Wenn sich im Rahmen des Proof-of-Concepts erwiesen hat, dass die Problemstellungen mit den vorhandenen Daten theoretisch und praktisch lösbar sind, folgt die Phase der Operationalisierung.


* Proof-of-Concept-Phase: gelber Bereich.

Der exakte Verlauf von Artificial Intelligence-Projekten ist durch die Abhängigkeit vieler Variablen nie ganz vorhersagbar. Teilziele können sich im Laufe des Projektes verändern, führen letztendlich aber zu einer finalen Lösung.

 

 

Artificial Intelligence. Real Tools. Real results.

Absolute Priorität. Transparenz unserer Ergebnisse. Keine „Black-Box“ für Ihr Projekt. Kapsch arbeitet vorrangig mit Open Source-Werkzeugen. Basierend auf den Programmiersprachen R und Python. Neben fertigen, frei verfügbaren Frameworks, Packages und Libraries setzen unsere Experten dabei auch unser selbst entwickeltes Framework "Mello" ein. Software, die für ein Artificial Intelligence-Projekt benötigt wird, kann in vier aufeinander aufbauende Levels gegliedert werden:

Modell- und Datensatzverwaltung stellt grundsätzliche Funktionalitäten zur Verfügung. Fertig abrufbar. Für den Einsatz in allen Projekten.

Zweites Level – technische Domäne. Fertige Bausteine für analytische Teilbereiche. Spezialisiert auf die Verarbeitung und Analyse bestimmter Datentypen. Basis für die Entwicklung domänenspezifischer Software.

Branchenspezifische Bausteine. Je nach Branche steht eine größere oder kleinere Anzahl dieser Bausteine fertig zur Verfügung. Darüber hinausgehende Bausteine werden im Rahmen des Projektes entwickelt.

Level 4 liefert kundenspezifische Lösungen. Neuentwicklungen für jedes Projekt.

Die fertigen Bausteine, die Kapsch für Artificial Intelligence-Projekte verwendet, werden laufend erweitert.