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AI Use Cases
synvert Acce­le­ra­tors
holographic interface at a car repair shop
Erfolgsgeschichten

Indus­tri­als  - NLP​ in Auto­mo­tive Reporting

Go back to success stories

Über das Projekt

Indus­tri­als

synvert hat eine NLP-Lösung für einen deut­schen Auto­mo­bil­her­stel­ler imple­men­tiert, die Tech­no­lo­gien wie Apa­che Solr und Spark nutzt, um die Berichts­ver­ar­bei­tung zu auto­ma­ti­sie­ren, die Pro­blem­i­den­ti­fi­ka­tion zu ver­bes­sern und die Feh­ler­ver­mei­dung durch effi­zi­ente Daten­in­te­gra­tion und The­men­mo­del­lie­rung zu optimieren.

Aus­gangs­lage

Beim Kun­den, einem deut­schen Auto­mo­bil­her­stel­ler, waren die Mecha­ni­ker damit beauf­tragt, Repa­ra­tur­in­for­ma­tio­nen manu­ell in Berich­ten zu erfassen.

Das Durch­ge­hen der Berichte und das Kom­bi­nie­ren der Infor­ma­tio­nen, um dar­aus Schluss­fol­ge­run­gen her­zu­lei­ten, war müh­sam und ineffizient.

Die Archi­tek­tur

Für die Lösung wer­den das Banana Frame­work und Tech­no­lo­gien wie Apa­che Solr und Spark verwendet.

synvert Vor­teile

Es ist viel ein­fa­cher zu ver­ste­hen, wel­che Pro­bleme auf­tre­ten, und diese zusam­men­zu­fas­sen, um umsetz­bare Clus­ter zu haben.

Dies ermög­licht eine schnel­lere Reak­tion und eine robus­tere Fehlervermeidung.

Ser­vices von synvert

synvert erstellte einen Mecha­nis­mus zur Daten­auf­nahme, ein­schließ­lich OCR-Digi­ta­li­sie­rung, Arte­fakt­ent­fer­nung und Text­be­rei­ni­gung. Die­ser Mecha­nis­mus wurde seit­dem mit weit über einer Mil­lion Berich­ten gespeist.

Als letz­ter Schritt in der Natu­ral Lan­guage Pro­ces­sing-Pipe­line wurde die The­men­mo­del­lie­rung ver­wen­det, um die Doku­mente ent­spre­chend ihres Inhalts zu taggen.

Dar­über hin­aus ent­wi­ckelte synvert eine Web-Benut­zer­ober­flä­che für die effi­zi­ente Abfrage und Ana­lyse der Dokumente.

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Public Sector

Soft­ware­Fac­tory bei einem füh­ren­den Unter­neh­men der Automobilsoftwarebranche

Ska­lier­bare Fahrzeugdatenbank

Erken­nung von Anoma­lien bei Retail Verkaufsprovisionen

Ein­rich­tung einer zuver­läs­si­gen und leis­tungs­star­ken Plattform

Wahr­schein­lich­keits­vor­her­sage für die Kundenabwanderung

Früh­erken­nung von mecha­ni­schen Defekten

NLP im Automobilbereich

Ope­ra­tio­nal Data Lake

Real-Time Mar­ke­ting

Auto­ma­ti­sierte Klas­si­fi­zie­rung von Autos nach ihrem Modell

Die­sel­tech Programm

Zen­tra­les Data Warehouse

Data as a Ser­vice – BI & Big Data CC

Ope­ra­tive Arbeit/Unterstützung im Bereich Data Warehousing

Ero­si­ons­de­tek­tion mit Com­pu­ter Vision

Ent­wick­lung und Auf­bau einer voll­au­to­ma­ti­schen MLOps-Plattform

Migra­tion einer AWS-Daten­platt­form zu Google Cloud

Vor­her­sage und Zuwei­sungs­op­ti­mie­rung für sta­tio­näre Kanäle

Design und Ent­wick­lung einer Google Cloud-basier­ten Datenplattform

Auf­bau eines echt­zeit­na­hen Empfehlungssystems

Zen­tra­ler Data Lake

Fun­da­mente für das Stammdatenmanagement

Ablö­sung einer kom­ple­xen IBM Data­s­tage Struktur

Smart Data Catalog

Auf­bau einer kon­zern­wei­ten BI-Plattform

Imple­men­tie­rung von Realtime-Datenstrecken

Auf­bau und Wei­ter­ent­wick­lung eines DWH

Eta­blie­rung eines neuen Vertriebsreporting

Auf­bau einer ERP-Datendrehscheibe

Cloud Self Ser­vice-BI zur daten­ge­trie­ben Unternehmensführung

Quell­da­ten­mi­gra­tion mit Auto­ma­ti­sie­rung der Quelldatenanbindung

Ver­ein­heit­li­chung von Auswertungsprozessen

Ablö­sung einer Softwareeigenentwicklung

CRM Ana­ly­tics und Leadmanagement

Ent­wick­lung ver­schie­de­ner ML Use Cases mit AWS

Unter­neh­mens­weite Datenintegration

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