Einsatz von KI im Wissens- und Dokumentenmanagement
Wissen aus allen Quellen allen zugänglich machen. Effizient und Sicher.
Herausforderungen der produzierenden Industrie und dem Maschinenbau
In einer schnelllebigen, globalisierten Wirtschaft mit vielen Ungewissheiten brauchen produzierende Unternehmen gute Ideen, um mehr Effizienz und kürzere Produktionszyklen zu erzielen. Der effizientere Einsatz von Energie und Ressourcen, ein schnelleres time-to-market, beim gleichzeitig schnelleren produzieren komplexerer Produkte in kürzeren Innovationszyklen und der Nutzung von individualisierter Massenproduktion, sind die Antworten des Marktes. Unternehmen, die sich diesen Themen widmen möchten, müssen Mitarbeitende auf eine Reise einladen und Informationen effizient an alle verteilen. Plattformen für Kommunikation, Wissensmanagement und Prozessdigitalisierung spielen hierbei eine entscheidende Rolle, da diese ein zentrales Element einer Transformation darstellen.
Erste Schritte im Einsatz von KI im Wissens- und Dokumentenmanagement in der Industrie
Die Frage, ob künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt wird, stellt sich im Rahmen der digitalen Transformation eigentlich gar nicht mehr. Viel eher geht es darum, wann und wie sie sinnvoll eingesetzt werden kann. Auf den richtigen Zeitpunkt kommt es an – nicht nur, um überhaupt Schritt zu halten, sondern auch um gegenüber der Konkurrenz die Nase vorn zu haben. Wir verstehen die Komplexität und die einzigartigen Herausforderungen, denen Unternehmen in diesem dynamischen Umfeld gegenüberstehen. Unsere Mission ist es, Sie intelligent durch den Dschungel der digitalen Möglichkeiten zu navigieren und Ihnen ganz konkret Lösungen anzubieten, die am besten zu Ihrem Unternehmen passen. Und ja, dafür nutzen wir auch natürliche Intelligenz.
Das effiziente Management von Wissen und Dokumenten spielt eine entscheidende Rolle für den Erfolg großer Unternehmen, insbesondere in der Fertigungsindustrie. Künstliche Intelligenz (KI) bietet innovative Lösungen, um diese Herausforderungen zu meistern und Prozesse zu optimieren. Doch wie genau kann KI eingesetzt werden und was gilt es organisatorisch und prozessual im Content Life Cycle zu beachten? Wir unterstützen unsere Kunden bei der Anforderungsaufnahme, Lösungsfindung, Ausschreibung und der Einführung einer KI-Lösung.
Organisatorische Herausforderungen und Prozesse für einen funktionierenden Content-Life-Cycle
Wer ist im Unternehmen für Wissen zuständig? In den meisten Fällen ist diese Frage nicht geklärt, da Wissen verteilt über viele Abteilungen getrennt voneinander entsteht. Im besten Fall haben einige Abteilungen bereits feste Ansprechpartner und Rollen definiert, die für die Aktualität der Informationen zuständig sind. Standardisierung ist der Schlüssel zur erfolgreichen Nutzung von KI im Wissensmanagement. Durch die Festlegung von Standards und Richtlinien für die Erstellung und Strukturierung von Inhalten wird die spätere Verarbeitung durch KI erleichtert.
Ein effizientes Metadatenmanagement ist unerlässlich, um Dokumente besser kategorisieren und auffinden zu können. Zudem sollten Versionen von Dokumenten korrekt verwaltet werden, um Verwirrung und Informationsverluste zu vermeiden. Klare Zugriffsrechte und Sicherheitsprotokolle stellen sicher, dass nur berechtigte Personen auf bestimmte Dokumente zugreifen können. Automatisierte Verteilungsmechanismen ermöglichen die Multi-Channel-Distribution von Inhalten über verschiedene Kanäle wie Intranet, E-Mail und mobile Apps. Strategien zur Archivierung von Dokumenten müssen entwickelt und implementiert werden, um gesetzlichen Anforderungen und Unternehmensrichtlinien zu entsprechen. Lebenszyklus-Management legt fest, wann und wie Dokumente archiviert oder gelöscht werden sollen. Schulungen für Mitarbeiter sind ebenfalls essenziell, damit diese die KI-Tools effizient nutzen können. Feedback von Nutzern hilft dabei, die Suchalgorithmen und die Benutzererfahrung kontinuierlich zu verbessern.
Unser Fokus
Potenzialanalyse
Unsere Potenzialanalyse beginnt mit einem tiefen Verständnis für Ihr Geschäftsmodell. Gemeinsam identifizieren wir Einsatzfelder, in denen KI sinnvoll eingesetzt werden kann.
Solution Design
Im Bereich Solution Design geht es darum, die Theorie in die Praxis umzusetzen. Wir analysieren die Schnittstellen Ihrer IT-Systeme und entwickeln maßgeschneiderte KI-Lösungen, die nahtlos in Ihre bestehende Infrastruktur integriert werden können.
Microsoft CoPilot Expertise
Unser Team verfügt über eine umfassende Expertise in Microsoft CoPilot, was uns ermöglicht, innovative und effiziente Lösungen für komplexe Herausforderungen zu entwickeln und umzusetzen, die sich in Ihre Microsoft Umgebung integrieren.
Was wir mitbringen
Erfahrung in der Einführungsbegleitung
Die Einführung neuer Technologien ist oft der schwierigste Teil des Prozesses. Deshalb begleiten wir Sie auch bei der Auswahl der richtigen Technologie und unterstützen in der Kommunikation beim Launch.
Best Practices aus verschiedenen Branchen
Wir bringen Branchenkompetenz aus der produzierenden Industrie und dem Maschinenbau ein, um Ihre IT-Ziele maßgeschneidert zu erreichen.
Großes Netzwerk in der KI-Szene
Mit einem tiefen Verständnis für die Ausschreibung von IT-Dienstleistungen und einem umfangreichen Netzwerk in der KI-Szene bieten wir maßgeschneiderte Lösungen, die genau auf Ihre Bedürfnisse abgestimmt sind.
Use Cases unserer Kunden
Automatisierte Dokumentenerfassung und -klassifizierung
Moderne KI-Technologien ermöglichen die automatische Erfassung und Klassifizierung von Dokumenten. Mithilfe der optischen Zeichenerkennung (OCR) können gedruckte und handschriftliche Dokumente digitalisiert und ausgelesen werden. Dies spart nicht nur Zeit, sondern reduziert auch Fehler, die bei manueller Dateneingabe entstehen können. Darüber hinaus können KI-Algorithmen Dokumente basierend auf ihrem Inhalt automatisch kategorisieren und zuordnen, was die Verwaltung und das Auffinden relevanter Informationen erheblich erleichtert.
Intelligente Suchfunktionen
KI-basierte Suchfunktionen revolutionieren die Art und Weise, wie Informationen gefunden werden. Durch Natural Language Processing (NLP) können Benutzer in natürlicher Sprache suchen, was die Benutzerfreundlichkeit und Effizienz verbessert. Kontextbasierte Suchalgorithmen können relevante Dokumente auf Basis von Kontext und Nutzerverhalten vorschlagen, wodurch die benötigten Informationen schneller zur Verfügung stehen.
Wissensentdeckung und -extraktion
Mit KI lassen sich relevante Informationen aus großen Datenmengen extrahieren und strukturieren. Wissensgraphen visualisieren und stellen Verbindungen sowie Beziehungen zwischen verschiedenen Datenpunkten dar, was die Wissensentdeckung erheblich erleichtert.
Mustererkennung bei Maschinendaten
KI nutzt Mustererkennung in Maschinendaten, um Anomalien und Trends zu identifizieren. Dies ermöglicht eine schnellere Diagnose und effiziente Beantwortung von technischen Anfragen.
