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Data Science bei JACOB

Zeitersparnisse und Effizienz dank KI und Machine Learning

Die JACOB Elektronik wächst stetig – eine gesunde Entwicklung, die aber auch Herausforderungen mit sich bringt. Prozesse im Arbeitsablauf nehmen an Umfang zu und Effizienz wird erschwert. Wie kann diesen Schwierigkeiten sinnvoll begegnet werden? Das Stichwort lautet Data Science: Ziel ist es, mithilfe von Machine Learning und der dadurch möglichen Automatisierung einzelner Arbeitsschritte – oder teilweise sogar ganzer Prozesse – Abläufe zu vereinfachen und so Mitarbeitende zu entlasten. Wie funktioniert das und an welchen Stellen greift diese Lösung?

Daten als Basis

Die Grundlage für die Arbeit im Bereich Data Science sind – Überraschung – Daten. Auf eine bestimmte Datenmenge werden statistische Methoden angewandt, sodass daraus weiterführende Informationen generiert werden können. Und basierend auf diesen Informationen werden Modelle erstellt, die in der Lage sind, bestimmte Aussagen oder Vorhersagen zu treffen. Konkrete Anwendungsmöglichkeiten bieten sich hierfür unternehmensweit.

Entlastung durch Automatisierung

Aktuell werden diese automatisierten Prozesse bei der JACOB vor allem in der Abteilung Einkauf eingesetzt, da hier besonders viel Potential für maschinelle Entlastung vorhanden ist. Zeitintensive Arbeitsschritte wie das manuelle Prüfen von Rechnungen werden zu einem großen Teil automatisch vorgenommen – sogar der Schritt des Bezahlens kann ohne weiteres menschliches Zutun erfolgen. An einer Ausweitung dieser Möglichkeiten wird aktuell gearbeitet. Denn nicht nur die Rechnungsprüfung, sondern auch das Einlesen von Bestellungen oder das Prüfen von Auftragsbestätigungen könnten von diesem Modell erledigt werden. Die Zeitersparnisse für Mitarbeitende sind bereits jetzt enorm – und weiteres Ausbaupotential ist immer noch vorhanden.

KI als Entscheidungshilfe

Auch in weiteren Bereichen nutzt die JACOB Machine Learning, um Effizienz auszubauen. Beispielsweise wird die Entscheidungsfindung, ob ein Produkt per Dropshipping oder über das eigene Lager verschickt werden sollte, bei JACOB von einer KI erledigt. Auch beim Bestimmen des benötigten Lagerbestands kann Data Science einen Beitrag leisten: Es können Vorhersagen darüber angestellt werden, welche Anzahl eines bestimmten Artikels innerhalb einer bestimmten Zeitspanne verkauft wird. Wie genau diese Vorhersage im Speziellen funktioniert und welche Parameter dabei eine Rolle spielen, ist in unserem Beitrag im JACOB Magazin zu Stock Prediction mit KI nachzulesen.

Enormes Ausweitungspotential

Für ein wachsendes Unternehmen wie JACOB Elektronik ist die Arbeit mit KI eine lohnenswerte Möglichkeit, den stetig zunehmenden Anforderungen zu begegnen. Die bereits umgesetzten Maßnahmen stellen eine große Entlastung dar – aber innerhalb der JACOB wird weiter fleißig am weiteren Ausbau gearbeitet. Das automatische Auslesen und Prüfen von Dokumenten soll auf weitere Anwendungsgebiete ausgeweitet werden, zum Beispiel für Bestellungen, die über den Customer Service eingespielt werden. Durch präzisere Produktempfehlungen kann auch der Jacob-Online-Shop von Machine Learning profitieren. Und bei einer entsprechenden Implementierung im Bereich Fraud Detection werden verdächtige, betrügerische Aktivitäten einfacher erkannt, sodass die JACOB erhebliche finanzielle Ausfälle vermeiden kann.

Fazit

Die Anwendungsbereiche sind vielzählig und die Möglichkeiten sind schier endlos. Durch KI und Machine Learning werden Mitarbeitende entlastet und Prozesse gewinnen an Effizienz. Das Potential geht aber sogar über Effizienzsteigerung hinaus und bietet dem Unternehmen auch bessere Entscheidungsgrundlagen sowie mehr Sicherheit. Vor allem für eine Firma, die sich in dauerhaftem Wachstum befindet, ist KI eine rentable Lösung, um Mitarbeitende optimal dabei zu unterstützen, neue Herausforderungen zu bewältigen. Die JACOB wird weiterhin an einer Ausweitung und stetigen Optimierung der KI-Implementierung arbeiten – es bleibt spannend.

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