Unser Ziel ist es, die Art und Weise, wie SIE Dokumente benutzen, um zu verstehen, wer SIE sind, und wer ANDERE sind, völlig zu verändern.

  • WER WIR SIND
    Wir sind ein Ingenieurbüro mit dem Arbeitsgebiet TextAnalytics. Für unsere Arbeit benutzen wir technische Dokumente, um komplexe Zusammenhänge sichtbar zu machen
    WARUM
    Ergebnisse werden nachvollziehbar
    ERGÄNZUNG
    Als Ergänzung oder Ersatz eines Brainstormings
  • Was wir tun
    Wir betreiben Explorative Dokumentanalyse (Mustererkennung und maschinelles Lernen), um das zu finden, was Sie sich durch klassisches Lesen sonst mühsam erarbeiten müssten.
    90 Millionen
    Werkstoffnamen finden wir ebenso wie Reaktionsgleichungen, Formeln, Herstellungsverfahren oder Normen
    90 Mess
    größen in ca. 3000 Schreibweisen können wir erkennen und ineinander umwandeln.
  • WIR LIEFERN ANTWORTEN
    Anstatt Experten zu befragen, die Sie zuerst suchen müssten, liefern wir Antworten aus Dokumenten, die von Experten weltweit verfasst worden sind.
    80 %
    geringerer Zeitaufwand
    200 %
    und mehr Steigerung der Ergebnissqualität
  • MASCHINELLES LESEN
    Wir haben Zugriff auf Millionen von Dokumenten mir regelmässigem Update des Datenbestands.
    450
    Millionen Dokumente
    UPDATES
    jede Woche

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Situation

Ein Maschinenbauunternehmen hat über viele Jahre zahlreiche studentische Abschlussarbeiten angesammelt (ca. 650). Die Abschlussarbeiten liegen zwar alle im PDF-Format vor, wurden jedoch nicht zentral gesammelt, sondern in der jeweiligen Abteilung "abgelegt", die die Abschlussarbeit ursprünglich an eine Hochschule vergeben hatte. Durch Mitarbeiterfluktuation waren bereits zahlreiche Ansprechpartner der Studenten ausgeschieden, so dass auch das Wissen, warum und mit welchem Ergebnis eine Abschlussarbeit ursprünglich angefertigt worden war, bestenfalls noch rudimentär vorhanden war (das Wissen war im jeweiligen Dokument natürlich noch vorhanden, jedoch nicht mehr in den Köpfen der Mitarbeiten). Außerdem war es praktisch nicht möglich, bereichsübergreifend auf die Dokumente zuzugreifen. Deswegen war der Wunsch entstanden, eine zentrale, für alle relevanten Mitarbeiter zugängliche Ablage zu schaffen, die das gesammelte, in den Abschlussarbeiten vorhandene Wissen verfügbar macht.

Lösungsweg

Die gewünschte Ablage wurde - auf Wunsch des Unternehmens - als eigenständiges Content-Management-System (CMS) realisiert. Auf einem bereits vorhandenen Server wurde von der IT-Abteilung eine virtuelle Maschine in Betrieb genommen, die als Host für ein sogenanntes LAMP-System dient (LAMP: Linux, Apache, MariaDB, PHP). Auf der Maschine wurde - durch Entpacken einer von Numberland zur Verfügung gestellten Download-Datei - das komplette CMS incl. der darin enthaltenen Daten installiert. Es kann mit sehr wenig Wartung von der internen IT gewartet und gepflegt werden.

Um das CMS mit den Daten der Abschlussarbeiten zu füllen, wurden diese sowohl im Original (als PDF), als auch als aus dem Original extrahierter Text in das CMS eingelesen. Ein maschineller Suchindex wurde erstellt. Zusätzlich wurde aus den Worten aller Dokumente ein von Menschen lesbarer Suchindex gebaut und mit dem maschinellen Suchindex verknüpft. Dies dient dazu, auch die Begriffe suchen zu können, die einem selbst unbekannt sind (und deswegen eigentlich nicht gesucht werden können). Weil alle abgelegten Dokumente mit den N am häufigsten auftretenden Begriffen maschinell verschlagwortet wurden, werden beim Anzeigen eines bestimmten Dokuments die inhaltlich verwandten Dokumente mit angezeigt.

Es besteht darüber hinaus die Möglichkeit, sowohl einzelne Benutzer als auch Gruppen anzulegen, die sich Projekte mit den für sie interessanten Dokumenten zusammen stellen können, ohne dass deswegen die darin enthaltenen Dokumente für andere nicht mehr zugänglich wären. Sowohl Projekte als auch einzelne Dokumente lassen sich mit Kommentaren versehen, u. v. a. m. 

Ergebnis

Das Unternehmen besitzt nun eine zentrale Ablage für Abschlussarbeiten, die durch ihre deutlich verbesserte Zugänglichkeit auch den Nutzen bringen, der durch die Vergabe der Arbeit angestrebt war.

EXPLORE
Forschungseinrichtung: finden von Werkstoffnamen
(Werkstoffe für die thermische Energiespeicherung).
NAVIGATE
Forschungseinrichtung: finden von Märkten,
auf denen Werkstoffe aus Metallschaum gebraucht werden.
IDEATE
Unternehmen: finden von Möglichkeiten, um den
Abfüllvorgang einer hochviskosen Flüssigkeit zu beschleunigen.
EXPLORE
Kommune mit > 500.000 Einwohnern: finden von regionalen
IT-Unternehmen und clustern der Interessen
REMEMBER
Unternehmen: automatisches Verschlagworten
von Dokumenten im Intranet
COMPARE
Unternehmen: Vergleich des internen Wissens
mit dem Wissen von Wettbewerbern.
LOCATE
EU-Projekt einer Landesentwicklungsgesellschaft:
Verfahren, um Regionen mit gleichen Kenntnissen und
Interessen sichtbar zu machen.
EXPLORE
IHK: finden von regionalen Automobilzulieferern
und clustern der Interessen
BLEND
Hochschule: finden von passenden Partnern
für ein EU-Entwicklungsvorhaben.
CHANGE
Unternehmen: Innovationsaudit zur Ausrichtung
der Unternehmensstrategie auf Megatrends.
REMEMBER
Ablagesystem für studentische Abschlussarbeiten
Combine
Expansion und / oder Marktanpassung im Verlauf einer Unternehmensnachfolge
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