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Expertenbeitrag

 Daniel Fallmann

Daniel Fallmann

Gründer & Geschäftsführer, Mindbreeze GmbH

Stücklistenmanagement Mit KI das Bild vervollständigen

Autor / Redakteur: Daniel Fallmann / Sebastian Human

Die Komplexität heutiger Produkte spiegelt sich vor allem in der Vielzahl und Zusammenstellung ihrer Komponenten wider. Insight Engines unterstützen bei der Bereitstellung relevanter Informationen.

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In Entwicklungsprozessen, über die Fertigung bis hin zur Logistik fallen in Unternehmen vielzählige Informationen an, die man mit KI quellenübergreifend vernetzen und aufbereiten kann.
In Entwicklungsprozessen, über die Fertigung bis hin zur Logistik fallen in Unternehmen vielzählige Informationen an, die man mit KI quellenübergreifend vernetzen und aufbereiten kann.
(Bild: ©bannafarsai - stock.adobe.com)

Fernsehgeräte, Mobiltelefone sogar Küchengeräte werden zunehmend „smart“. Die vielfältigen Funktionen und Fähigkeiten heutiger Produkte machen sich vor allem bei ihren unzähligen Einzelteilen bemerkbar. Ein einziger Artikel besteht heute oft aus mehreren tausend Bestandteilen. Dabei müssen alle Komponenten perfekt ineinandergreifen und zusammenarbeiten, um ein Produkt zu realisieren, das seinen Nutzen und gleichzeitig auch alle regulatorischen Anforderungen und Sicherheitsauflagen erfüllt. Gerade bei Lieferverzögerungen, -engpässen oder gar -ausfällen ist es wettbewerbsentscheidend, den Überblick zu behalten ohne wertvolle Ressourcen wie Mitarbeiter unnötig zu binden.

Um alle notwendigen Informationen auf einen Blick abrufen und die Produktionsprozesse steuern zu können, haben sich in den vergangenen Jahren zunehmend sogenannte Insight Engines in Unternehmen etabliert. Diese intelligenten Wissensmanagement-Lösungen kombinieren klassische Enterprise Search Funktionen mit künstlicher Intelligenz um einen Mehrwert aus der gesamten Unternehmensdatenbasis (intern wie auch extern) zu gewinnen.

Insight Engines für eine intelligentere Suche

Stücklisten bilden in produzierenden Unternehmen eine wichtige Datenbasis, da sie dokumentieren, aus welchen Teilen beziehungsweise Baugruppen ein Endprodukt besteht. Sie stellen damit die Grundlage für eine korrekte Zusammenstellung sowie für Bedarfsermittlung, Beschaffung und die Arbeitsablaufplanung dar.

Hinzu kommen eine Vielzahl an weiteren wichtigen Informationen, beispielsweise über Lieferanten, Verfügbarkeiten, Qualitätsprüfungen oder Bestellungen aus unterschiedlichen Datenquellen. Mit Suchfunktionen von Warenwirtschaftssystemen oder Lösungen zur Verwaltung von Stücklisten beziehungsweise Bill of Materials finden Anwender zwar erste Angaben zum Suchbegriff, wenn es jedoch um Zusatzinformationen geht, stoßen diese Systeme recht rasch an ihre Grenzen.
Ein umfangreicher Überblick lässt sich daher nur in Kombination mit einer manuellen, zeitaufwendigen und mühsamen Recherche in allen verschiedenen Systemen zusammenstellen.

Eine Alternative bietet der Einsatz von Insight Engines. Als Weiterentwicklung herkömmlicher Enterprise Search nutzen diese Methoden der künstlichen Intelligenz wie Machine und Deep Learning, um Unternehmensdaten quellenübergreifend intelligent zu verknüpfen und den Anwendern in einer Gesamtsicht (360-Grad-Sicht) bereitzustellen.

Dafür binden sie Informationen aus sämtlichen relevanten Unternehmensdatenquellen in ihre Recherche ein – unabhängig davon, ob es sich dabei um strukturierte (zum Beispiel Einträge in Fachanwendungen) oder unstrukturierte Daten (zum Beispiel Texte, Audio- und Videodateien) handelt. Methoden der Textverarbeitung wie Natural Language Processing (NLP) und Natural Language Understanding (NLU) sorgen dafür, dass die natürliche, menschliche Sprache korrekt verstanden und verarbeitet wird. So identifizieren Insight Engines Personen, Einrichtungen, Standorte und Zeiträume in den unterschiedlichsten Sprachen.

Eine Suchabfrage – alle Quellen – individuelle Ergebnisse

Mir nur einer Suchabfrage können Informationen zum abgefragten Thema aus allen Datenquellen extrahiert und bereitgestellt werden.

Insight Engines sollen einen umfassenden Überblick auf Knopfdruck ermöglichen.
Insight Engines sollen einen umfassenden Überblick auf Knopfdruck ermöglichen.
(Bild: Mindbreeze)

Anwender erhalten sofort zusätzliche relevante Informationen wie zum Beispiel länderspezifische Restriktionen, Verfügbarkeiten, Ersatzlieferanten oder Reklamationen, ohne eine erneute Rechercheabfrage in einem weiteren System zu starten. Beispielsweise das individuelle Nutzerverhalten, die Arbeitsweise, frühere Suchabfragen oder das Klickverhalten dienen als Grundlage für die Relevanz und Reihung der Ergebnisse. So stehen sämtliche Treffer personalisiert, im entsprechenden Kontext und unter Berücksichtigung der individuellen Zugriffsrechte zur Verfügung.

Insight Engines dienen auf diese Weise der Transformation gesamter interner Abläufe und Prozesse und sind daher bereits in zahlreichen Branchen und Fachabteilungen im Einsatz.

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Über den Autor

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