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Deep learning statt in Dokumenten versinken*
Lokale Deep Learning-Systeme in mittelständischen Unternehmen
Der Einsatz von lokalen Deep Learning-Systemen in mittelständischen Unternehmen (KMU) bietet eine Reihe von Vorteilen, vor allem in Bezug auf Datenschutz, Unabhängigkeit von Cloud-Diensten und maßgeschneiderte Lösungen. Alle Daten bleiben innerhalb der firmeneigenen Infrastruktur!
Worum geht es
Ein Dokumentenmanagement-System (DMS) auf Basis eines lokalen Deep Learning-Systems kann einem Unternehmen helfen, die Verwaltung, Speicherung, Klassifizierung und Verarbeitung von Informationen zu optimieren. Das gilt für Besuchsberichte und Datenblätter genau so wie für Angebote oder Handbücher.
Ausgangspunkt der Entwicklung war die Einführung eines neuen SPS-Systems mit hunderten PDF-Dokumenten über Hardware- und Softwarekomponenten der Steuerungs- und Regeltechnik einschließlich der Klassen- und Bibliotheksdefinitionen.
Nun kann jeder Mitarbeiter mittels KI-Chatbot in Sekundenschnelle auf vollständige Antwortsätze als auch den Verweis auf die Dokumente als verlässlichen Link zugreifen.
Durch eine semantische Analyse der Dokumenteninhalte kann das System die Bedeutung auf einer tieferen Ebene verstehen und ähnliche Dokumente oder verwandte Informationen finden. Benutzer können damit auch nach Konzepten oder Synonymen suchen, anstatt nur nach exakten Begriffen. Das System kann beispielsweise auch nach „Rechnungen vom letzten Monat“ oder nach „Verträgen vom Lieferanten“ suchen, selbst wenn die genaue Wortwahl im Dokument anders ist. Dieses Tool ist besonders nützlich, wenn Unternehmen mit vielen verschiedenen Dokumententypen arbeiten oder wenn es sich um unstrukturierte Daten handelt.
Vorteile
Datenschutz und lokale Speicherung
Ein wichtiger Vorteil von lokalen Deep Learning-Systemen ist, dass die Daten direkt vor Ort verarbeitet und gespeichert werden können, was in vielen Fällen zu einer höheren Sicherheit und besseren Kontrolle über die eigenen Daten führt. Besonders in datensensiblen Branchen (z.B. Gesundheitswesen, Finanzwesen) ist dies ein entscheidender Vorteil.
Low-Cost und On-Premise Lösungen
ESYS bietet sofort einsatzfähige Systeme. Der Anwender muss noch seine Dokumente und Informationen einpflegen und diese gegebenenfalls weiter vervollständigen. Lokale Systeme bieten den Vorteil, dass sie unabhängig von Cloud-Diensten sind, was gerade bei begrenztem Budget oder rechtlichen Anforderungen an den Datenschutz vorteilhaft ist.
Fazit
Der Einsatz von Deep Learning auf lokalen Systemen kann mittelständischen Unternehmen dabei helfen, viele Prozesse zu automatisieren, Entscheidungen datengetrieben zu optimieren und Innovationen voranzutreiben. Die Vorteile liegen vor allem in der Unabhängigkeit, den geringeren Kosten und der besseren Kontrolle über eigene Daten. Besonders in Bereichen wie Produktion, Kundenservice, Personalmanagement und Sicherheit bieten sich enorme Potenziale für Effizienzsteigerungen und Innovationen.
