Die KI-gestützte Such- und Analyseplattform Sinequa ist ab sofort auf Amazon Web Services (AWS) erhältlich. Diese soll Kunden dabei helfen, Informationen aus den Unternehmensdaten, sowie den auf AWS gespeicherten Daten zu erschließen.

Per Retrofitting lassen sich auch ältere Maschinen mit überschaubarem Aufwand in das Industrial Internet of Things (IIoT) einbinden. Der ERP-Spezialist proALPHA hat Tipps veröffentlicht, wie dieses Projekt gelingt.

Mit einem Starter-Kit will Swarm Analytics den Kommunen den Einstieg in die KI-basierte Verkehrszählung erleichtern. Laut dem Anbieter können Verkehrsplaner in nur wenigen Minuten mit der Analyse beginnen.

Der Durchbruch der Künstlichen Intelligenz hat viele Unternehmen in Aufregung versetzt: Wie können sie diese Technologie für sich nutzen? Damit sie den Anschluss nicht verlieren, erarbeiten Forscher des KI-Fortschrittszentrums in Stuttgart gemeinsam mit Unternehmen KI-Lösungskonzepte.

Damit sich auch von älteren Anlagen und Maschinen Sensordaten gewinnen lassen, müssen diese vernetzt werden. Dabei hilft das Retrofitting. Mit einem Vier-Stufen-Plan gelingt das.

Mit Lydia Warehouse Intelligence lässt sich in Echtzeit die Performance des Voice-Logistik System Lydia Voice (z. B. Akku-Laufzeit der mobilen Sprachcomputer, WLAN-Feldstärke) überwachen. Jetzt ist noch eine Wort-Phrasen-Statistik hinzugekommen, auf deren Basis die individuelle Spracherkennung optimiert werden kann.

Die Datenplattform der E-Commerce-Suite SAP Hybris ist für die Verarbeitung aller Arten von Daten ausgelegt. Die Informationen werden aber nicht nur einfach in einer Art Data Lake gesammelt, sondern zuerst validiert, bevor sie auf leistungsfähiger Infrastruktur wie etwa Oracle Exadata oder SAP HANA gespeichert werden. Das Spring Framework bietet zusätzliche Optionen zur Erweiterung.

Das Tech-Start-up Stackable hat das erste Release seiner Stackable Data Platform angekündigt. Die skalierbare Open-Source-Datenplattform soll unter anderem mit Unabhängigkeit, Kollaborationsfunktionen und Transparenz punkten.

Im vergangenen Jahr veröffentlichte Harvard Business Review eine Studie über die Vorteile, die sich ergeben, wenn Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen an der vordersten Front Daten nutzen: Die Umsätze sind höher, die Abläufe effizienter, der Kundenservice besser und die Belegschaft ist zufriedener. Dennoch machen nur wenige Unternehmen ihre BI-Tools an der vordersten Front zugänglich. Schuld daran sind technische Einschränkungen, widersprüchliche Prioritäten und veraltete Einstellung gegenüber Analytics-Tools. Hier könnte Embedded Analytics 2.0 weiterhelfen.

Robotic Process Automation (RPA) ist heute keine bloße Zukunftsmusik mehr. Digitalisierungsvorreiter setzen RPA bereits umfangreich ein, um Abläufe zu rationalisieren und unnötige Ineffizienzen zu vermeiden. Andere Unternehmen kombinieren Lösungen für das Management der Geschäftsprozesse mit RPA und Künstlicher Intelligenz, um das Kundenerlebnis zu verbessern und ein schnelleres Wachstum zu erzielen.