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Analytics

Predictive und Künstliche Intelligenz

ANALYTICS

Mit unseren Modulen für Analytics lassen sich Daten und Prozesse in der BPM-Software (BPMS) optimal verbinden. Dafür nutzen wir z.B. Business Intelligence (BI), BigData, Predictive, Maschinendaten und Künstliche Intelligenz (KI) direkt in BPMN-Prozessmodellen. Als Besonderheit kann MR.KNOW - BPM  auch unstrukturierte Daten für die intelligente Prozessautomatisierung (iBPM) in laufenden Prozessen verarbeiten. Nutzen Sie somit Vorhersagen z.B. in Bestellprozessen, im Warenmanagement oder auch Maschinendaten für Risikobewertungen und Auslastungssteuerungen. Weiterhin ermöglichen Sie digitalen Assistenten und Digital Workers die Erkennung, Sprache sowie selbstständiges Lernen mithilfe von KI.

Daten aufbereiten.

Mit der Datenalyse beginnen

Bei der Datenanalyse unterstützen wir unsere Kunden bei der intelligenten Prozessautomatisierung (iBPM) mit verschiedenen Werkzeugen wie z.B. IBM Warehouse, BI, Data Management sowie auch "R" Studio oder Process Mining. Im Fokus steht dabei immer die Ausarbeitung von Zielsetzungen in der prozessualen Verwendung. Somit steht der Prozess im Mittelpunkt und lässt sich dann um die notwendigen Daten ergänzen. Natürlich werden Prozesse in der BPM-Software (BPMS) laufend analysiert, mit Dashboards und Reports ausgewertet sowie fortwährend optimiert.

Vorhersagen nutzen.

Wir bringen Daten und Prozesse zusammen

Mit Predictive Processes von MR.KNOW können Unternehmen Daten und Vorhersagen für intelligente Prozessautomatisierungen (iBPM) nutzen. Wir bieten die nächste Generation von Technologielösungen, um Anwendungen nicht mehr zu programmieren, sondern automatisiert aus BPMN 2.0 Modellen zu erstellen. Somit lassen sich Daten z.B. in IBM SPSS und unserer BPM-Software (BPMS) direkt modellieren und visuell verbinden. Nutzen Sie Vorhersagen z.B. bei der Wartung, beim Warenmanagement, bei Kontrollsystemen (IKS), Personalplanung, Maschinenauslastung oder auch bei der Verbrechensbekämpfung.

Künstliche Intelligenz verwenden.

Ein lernendes System

Digitale Assistenten lassen sich bei MR.KNOW im Rahmen der intelligenten Prozessautomatisierung (iBPM) um Künstliche Intelligenz (KI) erweitern. Damit können diese nicht nur Daten integrieren und in den Vorgängen verarbeiten, sondern auch daraus lernen. Zudem nutzen wir KI-Software wie z.B. Alexa, Google Assistant, IBM Watson etc. in der Sprach-, Bild- und Texterkennung und können in unserer BPM-Software (BPMS) Ontologien mit Prozessmodellen verbinden. Zusätzliche Module von Start-ups und Partnern ermöglichen z.B. ein intelligentes Bewerbermanagement oder die Digitalisierung der Rechtsberatung. Somit werden Ihre digitalen Mitarbeiter zu kognitiven Assistenten und Digital Workers.

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  • Check-up für die Verwendung von Daten in Prozessen
  • Mit Predictive Processes von INSPIRE können Unternehmen Daten und Vorhersagen für automatisierte Prozesse nutzen.
  • Wir bieten DIE nächste Generation von Technologielösungen, um Anwendungen nicht mehr zu programmieren, sondern automatisiert aus Modellen zu erstellen und mit Daten zu steuern.
  • Dabei erweitern wir Ihre bestehenden BI- oder Analytics-Werkzeuge oder unterstützen Sie auch schon bei der Datenanalyse.
  • Als Besonderheit unterstützt BPM inspire die Verarbeitung aller Datentypen - auch dynamische Daten - in laufenden Prozessen. Somit lassen sich Daten mit Prozessen kombinieren und diese reagieren automatisch.
  • Es lassen sich Dashboards erstellen, Excel-Auswertungen ablösen, Prozesse nachverfolgen, komplexe Datenauswertungen und Planungen erstellen, Simulationen sowie Berichtswesen erzeugen.
  • BPM inspire ermöglicht die Verwendung Ihrer Daten in Lösungen z.B. automatisierte Kontrollmechanismen im Risikomanagement, Steuerung des Warenmanagements / Warenrotation im Handel, Auslastungs- und Personalplanungen oder Kapazitätenplanungen für Reise und Touristik
  • BPM inspire kann sowohl mit strukturierten als auch mit unstrukturierten Daten umgehen; eine bi-direktionale Verarbeitung ist möglich
  • Vordefinierte Reports und Dashboards z.B. für die Lösung Internes Kontrollsystem (IKS), Wissens- oder Reklamationsmanagement
  • Verarbeitung von Ontologien direkt in BPMN-Prozessmodellen
  • KI-Software als Erweiterung für Sprach-, Text- und Bilderkennung
  • Zusammenführung und Auswertung verschiedener Datenquellen
  • Auswertung und Analyse großer Datenmengen (BigData)
  • Business Intelligence-Anbindungen (z.B. Qlik, IBM Cognos, SAS, jedox, tablaeau etc.)
  • Predictive Tool-Verknüpfung (z.B. IBM SPSS)
  • Maschinendaten-Verwendung (z.B. HYDRA MES)
  • MS Excel-Integration, Web-Oberfläche, MOLAP, Data Warehouse, Datenintegration und Systemanbindungen
  • Klassifikation, Verknüpfung, Aufteilung, Segmentierung, Forecasting und Steuerungsinstrument
  • Direktes Zusammenspiel und Sichten z.B. bei der GuV-Planung mit Details zu den dahinterliegenden Zahlen, Risiken und Prozessabläufen
  • Visuelles Mappen von BigData-Quellen und Zielen
  • Einsatz mit führenden Hadoop-Distributionen möglich
  • Kombination und Verwendung von Daten in Prozesse
  • Relationale Datenbanken: Oracle, MySQL, SQL-Server, DB2, PostgreSQL, Progress OpenEdge
  • Big Data: HP Vertica, Amazon Redshift, Hadoop (Cloudera, Hortonworks, MapR), MongoDB, 1010Data, Infobright, Snowflake, Google BigQuery, SAP Hana
  • Dateien: XML, Excel, CSV, proprietäre Datenquellen
  • Beliebige Integrationsform: ETL, ELT, Batch-Verarbeitung oder Echtzeit
  • Vielfältige Analysemöglichkeiten (z.B. Monte-Carlo-Simulation), Dashboards und Reports (PDF, HTML, Word, Excel)
  • KI-Erweiterungen und Verarbeitung der Ontologien direkt in BPMN-Prozessmodellen

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