Lorand Madai-Tahy
 - 12. November 2020

SAP Leonardo Machine Learning Foundation – Use Cases

Machine Learning (ML) ist in aller Munde und hat sich besonders in den letzten Jahren als Begriff im Alltag etabliert. So bietet auch die SAP über die SAP Leonardo Machine Learning Foundation (kurz: MLF) die Möglichkeit, Machine Learning im SAP-System einzusetzen. Doch welche Anwendungsfälle bieten die Funktionalitäten von SAP Leonardo MLF? Wie lassen sie sich einsetzen? Die Antworten auf diese Fragen veranschaulichen ich Ihnen in diesem Blogbeitrag.

Machine Learning eignet sich besonders gut, um vorliegenden Daten Informationen und Zusammenhänge zu entnehmen. Die Möglichkeiten in der SAP Leonardo Machine Learning Foundation umfassen im Wesentlichen Bild- und Sprachverarbeitung. In meinem letzten Blogbeitrag habe ich Ihnen bereits eine Übersicht über diese möglichen Funktionalitäten erstellt. Im Folgenden gebe ich Ihnen nun ein paar Beispiele, wie die Funktionalitäten praktisch eingesetzt werden könnten.

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Dinge, die ein Computer sieht

Mithilfe künstlicher neuronaler Netze ist es in den letzten Jahren gelungen, Objekte auf Bildern sehr zuverlässig computergestützt zu erkennen. Die Genauigkeit übertrifft häufig menschliche Fähigkeiten. Dies kann man sich gerade in solchen Situationen zunutze machen, in denen klassischerweise das menschliche Auge gefragt war.

Ähnliche Produkte anzeigen

Hier können wir uns das Szenario vorstellen, dass Kunden sich beispielsweise über ein Webportal Produkte ansehen oder diese kaufen. Oder ein Kunde hat ein Bild eines Produkts, das er gerne nachkaufen würde. Machine Learning ermöglicht es uns, weitere Produkte vorzuschlagen, die dem ersten Produkt ähnlich sehen.

Beispiel: Machine Learning schlägt ähnliche Bilder vor

Beispiel: Machine Learning schlägt ähnliche Bilder vor (Quelle: OpenSAP)

Dabei muss der Gegenstand auf dem ersten Bild nicht gänzlich intakt sein – auch bei Abbildungen kaputter Gegenstände kann Machine Learning dabei helfen, das intakte Original zu finden.

Labeln von Produkten

Bestimmte Produkte aus Lieferungen oder aus der Produktion werden nach vorgegeben Kriterien charakterisiert und entsprechend gelabelt, oft von Menschenhand. Ein Beispiel dafür ist das Etikettieren von Ölfässern oder etwa die manuelle Auslese von fehlerhafter Ware. Diese Arbeit verlangt von Verantwortlichen eine hohe Konzentration und ist vor allem nach längerer Zeit fehleranfällig. Eine durch Machine Learning unterstützte Automatisierung kann helfen, Fehler zu finden, zu vermeiden und den Prozess zusätzlich erheblich zu beschleunigen.

SAP Leonardo Machine Learning Foundation - Klassifizierung

SAP Leonardo Machine Learning Foundation: Klassifizierung

Dinge, die ein Computer liest

Sprache war lange Zeit eine Hürde, die Computersysteme vor Probleme gestellt hat. Machine Learning hat aber auch hier große Schritte gemacht und kann Unternehmensaufgaben in verschiedensten Szenarien vereinfachen.

Zuordnung von Service-Tickets

Wenn Kunden einen bestimmten Service benötigen, werden Anfragen häufig im Freitext formuliert und verschickt. Individuell zugeschnittene Text-Klassifizierung könnte helfen, Service-Tickets automatisiert den zuständigen Personen zuzuordnen und damit die Bearbeitung zu vereinfachen und somit effizienter und besser zu machen. So kann mithilfe der SAP Leonardo Machine Learning Foundation die Sprache, in der ein Text verfasst ist, erkannt werden. Ein etwa auf Italienisch verfasster Text könnte somit direkt an den italienischsprachigen Mitarbeiter weitergeleitet werden. Die Textklassifizierung könnte es weiterhin möglich machen, das Thema eines Textes zu ermitteln, um die E-Mail direkt an den richtigen Sachbearbeiter weiterzuleiten.

Ticket distribution by machine learning

Ticket-Verteilung mithilfe von Machine Learning

Lesen von Texten

Verträge durchlaufen regelmäßig verschiedene Iterationen, Vertragstexte werden geändert und angepasst. In solchen Situationen ist es wichtig, Änderungen rechtzeitig zu sehen und zu analysieren. Mithilfe von OCR-Systemen (Optical Character Recognition) ist es beispielsweise möglich, Vertragstexte zu scannen, Inhalte zu extrahieren, mit anderen Versionen zu vergleichen und auf Diskrepanzen hinzuweisen. Allerdings kann es sich hierbei auch um handschriftlichen Text handeln. Hierbei wäre beispielsweise eine Übertragung von handschriftlich ausgefüllten Formularen in das vorhandene computergestützte System denkbar.

Finden und Bewerten von Regularien

Vorgaben zu Produkten und Geschäftsabwicklungen ändern sich regelmäßig. Gesetzestexte zu lesen, Änderungen nachzuverfolgen und zu bewerten ist mit viel Arbeit und hohen Zeitaufwand verbunden. Besonders dann, wenn viele Länder und verschiedene Sprachen betroffen sind. Eine intelligente, Machine-Learning-gestützte Anwendung kann hier helfen, neue Gesetzestexte zu lesen, Änderungen hervorzuheben und eine erste Einschätzung zur Relevanz zu berechnen.

Machine Learning – ein weites Feld

Die in diesem Blogpost genannten Beispiele sollen helfen, eine Intuition dafür zu entwickeln, wie die SAP Leonardo Machine Learning Foundation in modernen Unternehmen eingesetzt werden könnte. Weitere zahllose Möglichkeiten existieren, Geschäftsprozesse durch intelligente Software zu unterstützen. Haben Sie Ideen, wie Sie Machine Learning in Ihrem Unternehmen einsetzen könnten oder brauchen Sie Hilfe, Use Cases zu finden? Gerne reden wir mit Ihnen darüber. Kommen Sie einfach auf uns zu!


Quelle: OpenSAP



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