Machine Learning
Machine Learning, Big Data, das industrielle Internet der Dinge – mit diesen Technologien automatisieren deutsche Industrieunternehmen laut ISG Provider Lens Digital Transformation – Manufacturing Services & Solutions Report ihren Betrieb.
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Mit monolithischer betriebswirtschaftlicher Software (ERP/Enterprise Resource Planning) lassen sich unternehmensübergreifende Szenarien nur sehr schwer abbilden. In Zeiten der Digitalisierung müssen sich diese IT-Systeme daher grundlegend verändern.
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Bestandsoptimierung, Verbesserung der Nachfrage- und Lieferplanung, Steigerung der Fabrikeffizienz und Beschleunigung der Produkt-Roll-Outs mit Machine Learning - das verspricht der Standardsoftwerker Infor Modehändlern, die seine Branchenlösungen nutzen.
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Machine-Learning-Marktplätze, Mitarbeiter, die ihre Scheu vor intelligenten IT-Systemen ablegen, und Chatbots mit Einfühlungsvermögen: Pegasystems erläutert, welche Entwicklungen den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in diesem Jahr prägen.
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Mit dem Digitalisieren von Abläufen sinken Aufwand und Kosten, während die Qualität steigt. Um dabei Compliance zu gewährleisten, müssen Unternehmen laut Lünendonk & Hossenfelder das Risikomanagement erweitern.
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Entscheidungsfindung mit künstlicher Intelligenz und Micro-Frontends für die Entwickler: Mit Funktionen soll die Automatisierungslösung Red Hat Process Automation zu einer Toolbox des Business Developer werden.
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In eNVenta ERP unterstützt das Modul eNVenta Analytics den Vertrieb dabei, Verkaufschancen zu nutzen und Risiken zu minimieren. Zum Einsatz kommt dabei maschinelles Lernen, eine Teildisziplin der Künstlichen Intelligenz.
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Künstliche Intelligenz erweitert gerade viele Applikationen zur Kundenbetreuung. Die noch junge Technologie enthält viele Stolperfallen. Die Anbieter SAP und SAS beschreiben ihre Lösungsansätze.
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