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Zwei Hände halten holografische Symbole zu Ökologie und Elektrofahrzeugen in einem Autohaus. Zwei Hände halten holografische Symbole zu Ökologie und Elektrofahrzeugen in einem Autohaus.

NLP im Automobilbereich

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holographic interface at a car repair shop
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Indus­tri­als  - NLP​ in Auto­mo­tive Reporting

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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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Com­mu­ni­ca­ti­ons, Media & Telecom

Data Recon­ci­lia­tion
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Auto­ma­ti­sierte Klas­si­fi­zie­rung von Autos nach ihrem Modell
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Indus­tri­als

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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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