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Endress+Hauser setzt den KI-Assistenten tooka.ai von Sovanta in Verbindung mit der SAP Business Technology Platform ein

Mit dem KI-Assistenten zum kundenindividuellen Messgerät
Endress+Hauser nutzt künstliche Intelligenz zur Produktentwicklung

Der KI-Assistent tooka.ai von Sovanta strafft die Datenverarbeitung. Endress+Hauser setzt den KI-Assistent zur Entwicklung kundenspezifischer Messtechnik ein. Bild: everythingpossible/stock.adobe.com

Endress+Hauser ist darauf spezialisiert, Messgeräte höchster Qualität nach individuellen Anforderungen von Kunden anzufertigen. Für ein einzelnes Projekt übermittelt ein Kunde 100 bis 10.000 Datenblätter. Bislang wurden die Anforderungen hierfür manuell verarbeitet. Nun strafft der KI-Assistent tooka.ai von Sovanta die Datenverarbeitung erheblich.

Nahezu alle Messgeräte von Endress+Hauser werden nach den individuellen Anforderungen der Kunden maßgefertigt. Die Konfigurationsanforderungen der Kunden für die Geräte zu analysieren und in die jeweiligen Systeme einzugeben, war bisher mit viel Zeitaufwand verbunden. Ein gemeinsames Projekt mit dem SAP-Partner Sovanta sollte dies ändern. Mithilfe der SAP Business Technology Platform automatisiert der KI-Assistent tooka.ai von Sovanta zeitaufwändige und fehleranfällige Aufgaben und nutzt dabei künstliche Intelligenz (KI).

Wann lohnt sich der KI-Assistent?

Bevor die Messgeräte nach den Spezifikationsdaten konfiguriert werden können, müssen die Anforderungen manuell verarbeitet werden. Für ein einzelnes Projekt übermittelt ein Kunde 100 bis 10.000 Datenblätter. Format, Layout und Beschreibung der Attribute unterscheiden sich von Kunde zu Kunde und von Projekt zu Projekt. Ziel der Zusammenarbeit mit Sovanta war es, eine Lösung für das Problem des zeitaufwändigen und fehleranfälligen Imports von Spezifikationsdaten zu finden. Ein ideales Anwendungsszenario für den neuen KI-Assistenten tooka.ai, der auf maschinellem Lernen (ML) basiert.

So funktioniert der KI-Assistent

tooka.ai ist eine Factory für digitale Assistenten auf Basis von künstlicher Intelligenz. Der KI-Assistent von Endress+Hauser überträgt Anfragen und Informationen automatisch an die richtige Stelle im SAP-System. Von den Kunden per E-Mail, als PDF oder in Form von Bildern übermittelte Daten werden klassifiziert, kontextbezogen analysiert, an das SAP-System übertragen und dort abgelegt. Das manuelle Erfassen und Übertragen gehört damit der Vergangenheit an. Über ein Dashboard können die Aktivitäten von tooka.ai überwacht und korrigiert werden, wodurch der Assistent schnell lernt und noch besser wird. Dadurch lassen sich Auftragserfassung, Kostenklassifizierung, Ticketzuordnung, Rechnungsgenehmigung, Stammdatenpflege und andere sich wiederholende und zeitaufwendige Geschäftsprozesse optimieren. Der KI-Assistent könne an beliebige Anwendungsszenarien angepasst werden und sei innerhalb von sechs Wochen beim Kunden einsatzbereit, heißt es von Sovanta.

Wie setzt Endress+Hauser den KI-Assistenten ein?

Vor dem Hintergrund des dargestellten Anwendungsszenarios von Endress+Hauser liegt die Antwort auf der Hand. tooka.ai übernimmt die Verarbeitung der Konfigurationsanforderungen für die Messgeräte und kommuniziert dabei mit der SAP Business Technology Platform. Sobald der KI-Assistent die Spezifikationsdaten eines Kunden erhält, stößt er die Folgeprozesse an. Mithilfe eines Algorithmus für maschinelles Lernen entscheidet er, wie die Daten verarbeitet werden müssen, damit sie in das richtige Projektformat übertragen werden können. Kundenattribute wie Messeinheiten (z. B. °C/Temp/Temperatur) werden automatisch identifiziert.

Die Erkennungsrate des KI-Assistenten liegt bei 60 Prozent. Da der KI-Assistent bei jedem Datenimport dazulernt, verbessert sich diese Quote kontinuierlich. Die Automatisierungsrate wird sich weiter zukünftig weiter erhöhen, denn Datenblätter mit Spezifikationen sollen im Hinblick auf Format, Layout und Attributbeschreibung standardisiert werden. Seit der Einführung von tooka.ai haben Vertriebs- und Projektteams wesentlich mehr Zeit, sich ihren eigentlichen Aufgaben zu widmen. (eve)



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