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Algorithmen, die helfen, das volle Potential Ihres Unternehmens zu nutzen, übersetzt in stabile, anwenderfreundliche Software Lösungen sind Meilensteine, die Ihrem Unternehmen den Weg in die Zukunft ebnen.
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Die Erkenntnisse, die wir aus Ihren Unternehmensdaten gewinnen, geben uns die Möglichkeit, Algorithmen zu entwicklen, die die Grundlage Ihrer künftigen Entscheidungsprozesse sein können. Unter anderem zählen dazu Umsatz-Forecasts, die Analyse der Produktionsabläufe und daraus abzuleitende Optimierungsmassnahmen zum Beispiel durch Vermeidung von Engpässen oder Leerläufen, Lösungen, die eine präventive Wartung erlauben, aber auch innovative Lösungen für die automatisierte Kundenkommunikation, Marketingautomationen sowie die automatisierte Abarbeitung repetitiver Aufgaben. Selbstverständlich werden die Algorithmen überwacht und fortlaufend weiterentwickelt, so dass Sie jederzeit auf einen verlässlichen Datenpool und wartungsarme Software Lösungen vertrauen können.
Wir bei Limendo setzen verschiedene Technologien ein, um die gemeinsam gesteckten Ziele zu erreichen. Jede dieser Technologien hat ihre eigenen Stärken und Anwendungsbereiche. Sie sind in verschiedenen Szenarien und für verschiedene Problemstellungen von großer Bedeutung und werden in der Praxis oft in Kombination eingesetzt, um optimale Ergebnisse zu erzielen.
Im Folgenden, nennen wir einige Technologien, welche wir in unseren Projekten bereits eingesetzt haben:
PySpark ist die Python-Bibliothek für Apache Spark, einem leistungsstarken Framework für Big Data-Verarbeitung und -Analyse. PySpark ermöglicht die nahtlose Integration von maschinellem Lernen in Spark-basierte Workflows und bietet eine breite Palette von Algorithmen und Werkzeugen für die Datenanalyse und -modellierung.
Random Forest ist ein Ensemble-Algorithmus, der auf Entscheidungsbäumen basiert. Er kombiniert mehrere Entscheidungsbäume, um eine robuste und genaue Vorhersage für Klassifikation oder Regression zu erzeugen. Jeder Baum wird auf einem zufälligen Datensatz und mit einer zufälligen Auswahl von Features trainiert.
Gradient Boosting ist eine Ensemble-Technik, bei der mehrere schwache Lernalgorithmen (z. B. Entscheidungsbäume) nacheinander trainiert werden, wobei jeder Baum versucht, die Fehler des vorherigen Baums zu korrigieren. Dies führt zu einer schrittweisen Verbesserung der Modellleistung.
XGBoost (Extreme Gradient Boosting) eine leistungsstarke Erweiterung des Gradient Boosting-Algorithmus. Es zeichnet sich durch Optimierungen und Regularisierungstechniken aus, die zu höherer Modellgenauigkeit und besserer Verhinderung von Overfitting führen.
TensorFlow ist ein leistungsstarkes Open-Source-Framework für maschinelles Lernen, das von Google entwickelt wurde. Es unterstützt die Erstellung und Schulung von neuronalen Netzwerken und Deep Learning-Modellen. TensorFlow bietet eine Vielzahl von Tools und APIs, die von Forschern und Entwicklern verwendet werden können, um komplexe Modelle für eine breite Palette von Anwendungen zu erstellen.
Neuronale Netzwerke sind eine Klasse von maschinellen Lernalgorithmen, die von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert sind. Sie werden oft als künstliche neuronale Netzwerke (KNN) bezeichnet und sind eine wichtige Grundlage für viele Anwendungen des maschinellen Lernens, insbesondere im Bereich des Deep Learning.
NLP (Natural Language Processing) ist ein Bereich des maschinellen Lernens, der sich auf die Verarbeitung und Interpretation natürlicher menschlicher Sprache konzentriert. Es umfasst Technologien wie Textanalyse, Sentimentanalyse, Named Entity Recognition und maschinelles Übersetzen, die verwendet werden, um Textdaten zu verstehen, zu klassifizieren und zu generieren.
Rasa ist eine Open-Source-Plattform für die Entwicklung von Conversational AI- und Chatbot-Anwendungen. Sie bietet Tools und Frameworks für die Erstellung von Chatbot-Interaktionen, das Training von NLP-Modellen und die Verwaltung von Konversationen mit Benutzern.
ChatGPT ist eine Version des GPT (Generative Pre-trained Transformer) Modells, das von OpenAI entwickelt wurde. GPT ist ein bahnbrechendes KI-Modell, das auf der Transformer-Architektur basiert und auf maschinellem Lernen durch Überwachung (Supervised Learning) trainiert wird. Die "Generative" Eigenschaft bedeutet, dass GPT in der Lage ist, menschenähnlichen Text zu generieren, der auf den gegebenen Eingaben basiert. In diesem Fall, geht es bei uns nicht um die Entwicklung eines eigenen Modells, aber um die richtige Integration und die richtigen Anfragen / „Prompts“ an die KI.
Die innovative Controlling-Software der Finanzwerkstatt. Für aussagekräftiges Reporting auf Knopfdruck.
Das Microsoft-zertifizierte, mandantenfähige Excel Add-In für den raschen Überblick über die aktuellen Unternehmenszahlen ist ausgestattet mit Schnittstellen zu den führenden ERP-Systemen am Südtiroler Markt und ermöglicht eine automatisierte Darstellung der Kennzahlen ohne großen Schulungsaufwand. Jederzeit und überall.
wingX wurde über einen Zeitraum von rund 1 Jahr agil entwickelt und stetig weiterentwickelt. Die Software wurde im MEAN-Technologie-Stack umgesetzt und in der Folge um ein KI-basiertes Umsatz-Forecasting – basierend auf Python – erweitert.
Das Business Intelligence Gesamtpaket: Data Warehouse, Power BI, Forecast und Analytics für eine perfekte Abbildung aller Geschäftsprozesse und eine fundierte Datengrundlage und Visualisierung.
Unter Einsatz modernster Technologien entsteht ein Datenpool, gespeist aus verschiedensten Datenquellen. Es ist gelungen aus allen Bestandssystemen Daten kongruent zusammen zu führen und mittels MS Power BI zu visualisieren. Das System ist zudem mit 4 verschiedenen Machine Learning Modellen verbunden: Umsatz-Forecast in vorhandenen Filialen, Umsatz-Forecast an neuen Standorten, Mengen-Forecast und Personalplanung. Laufende Realisierung über einen Zeitraum von 2 Jahren mittels verschiedener Technologien: Databricks, Datalake, Pipelines, Python, SQL, diverse ML-Modelle.
Der Einsatz von Machine Learning (ML) Modellen eröffnet Unternehmen eine Vielzahl von Chancen. Wir bei Limendo haben uns mit etlichen dieser Fragestellungen bereits beschäftigt. Wir beraten Unternehmen auch, mit welchen Optimierungen gestartet werden sollte. Als Daumenregel gilt hier immer: Gestartet werden sollte dort, wo ein hohes Kostenvolumen optimiert werden kann bzw. große Umsatzpotentiale bestehen.
Einige Chancen des Einsatz von Maschinellem Lernen führen wir hier auf:
Wir verfolgen einen einzigartigen Ansatz in der Software Entwicklung, denn unsere Arbeit endet nicht bei der Beratung, sie beginnt mit ihr. Basierend auf der detaillierten Beschäftigung mit Ihrem Geschäftsmodell beraten wir Sie nicht nur prozessorientiert hinsichtlich möglicher Lösungen, wir setzen diese auch gemeinsam mit Ihnen um. So profitieren Sie von der gelungenen Symbiose aus einem Beratungs- und Technologieunternehmen.
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