Der Prozess steht im Vordergrund - Vision 2025
Wir haben eine einzigartiges Tool ©AutoBiz Modeller entwickelt, um Geschäftsprozessautomatisierung zu modellieren und zu simulieren. Dadurch lässt sich die Planung eines Automatisierungsprojektes demokratisieren, visuell dokumentieren und im Lebenszyklus managen.
Mit jedem Kunden starten wir die Prozessvision 2025!
Dafür haben wir für alle relevanten Unternehmensprozesse BPMN Prozessvisionsmodelle entwickelt, um bereits jetzt zu sehen, was mit Intelligent Automation möglich ist. Laden und managen Sie diese Modelle in ihre Prozessmanagement Stacks wie SAP Signavio.
KMU Automation
Mit welchem Technologiemix arbeiten wir ?
Ziel ist, auf Basis des KMU-Technologie-Automation-Dreiecks
- so schnell,
- so kostengünstig und
- so standardisiert wie möglich zu Ergebnissen zu kommen.
©MS-Power-Platform
Die ©MS-Power-Platform ist eine Low-Code-Plattform von Microsoft, die es ermöglicht, schnell und einfach maßgeschneiderte Business-Apps und Workflows zu erstellen, ohne dass umfassende Programmierkenntnisse erforderlich sind. Sie besteht aus verschiedenen Komponenten wie Power-Apps, ©Power-Automate und ©Power-BI, die es BenutzerInnen ermöglichen, Daten zu visualisieren, Prozesse zu automatisieren und Apps zu erstellen, die auf verschiedenen Geräten ausgeführt werden können. Mit der ©MS-Power-Platform können Unternehmen ihre Effizienz und Produktivität steigern, indem sie die vorhandenen Daten in der Organisation besser nutzen und Automatisierung visuell steuern.
Open AIs ©GPT 4 als generelles Sprachmodell hilft dabei, alle Facetten des Sprachverstehens, des Kategorisierens, des Übersetzens, Formathandlings, und des Erschaffens von neuem Content zu unterstützen.
Transfer-Learning ist ein Ansatz der maschinellen Lernmethode, bei dem ein bereits trainiertes Modell auf eine neue Aufgabe übertragen wird. Dabei werden die gelernten Merkmale und Muster des Modells auf die neue Aufgabe angewendet, um das Modell schneller und mit weniger Trainingsdaten an die neue Aufgabe anzupassen. Transfer-Learning ermöglicht somit eine effektivere Nutzung von bereits vorhandenem Wissen und beschleunigt den Trainingsprozess von maschinellen Lernmodellen.
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