Celonis Machine Learning
Die Machine Learning Workbench, gebaut mit Jupyter Notebooks, integriert Python-Vorhersagemodelle direkt in die Celonis-Plattform. Tauchen Sie tiefer denn je in die Prozessdaten ein, indem Sie komplexe Prozessmodelle mit modernen Maschine Learning Algorithmen kombinieren. Entdecken Sie Muster und Ursachen für Reibung in Prozessdaten aus Millionen von Fällen und über unterschiedlichste Systeme hinweg.
Funktionen
Wie funktioniert Celonis Machine Learning?
Versehen Sie Ihre Prozesse mit maschineller Intelligenz
Stellen Sie intelligente, faktenbasierte Empfehlungen zu dem besten nächsten Prozesschritt bereit, wodurch das gewünschte Prozessergebnis optimiert wird. Nutzen Sie hierzu die Leistungsfähigkeit von Maschine Learning um alle Variablen zu berücksichtigen, welche möglicherweise das Ergebnis eines Prozesses beeinflussen könnten.
Decken Sie Prozesserkenntnisse auf, welche Menschen alleine nicht finden können.
Prozesse, die tausende Varianten über verschiedenste Systeme hinweg umfassen, sind schwer zu diagnostizieren und machen es für eine Person nahezu unmöglich, relevante Reibungspunkte zu lokalisieren. Verwenden Sie Celonis Machine Learning, um die Treiber zu identifizieren, welche den größten Einfluss auf das Prozessergebnis haben.
Ganz ohne Informatikstudium
Celonis Machine Learning enthält vordefinierte Modelle und Pakete, um Erkenntnisse zu gewinnen und spezifische Prozesse zu verbessern. Nutzen Sie beispielsweise das Modell zur Verarbeitung von Freitext, wodurch die Verarbeitung von Freitextbestellungen mittels Machine Learning beschleunigt wird - ganz ohne die Erstellung eines neuen Modells durch einen Data Scientist.
Zukunftssichere, vorausschauende Prozessmodelle
Implementieren Sie vorausschauende Modelle in Ihrem Prozess, um proaktiv nachgelagerte Reibung zu vermeiden. So können Sie beispielsweise in Ihrem Auftragsmanagement ein Modell zur Vorhersage wahrscheinlich verspäteter Lieferungen implementieren, wodurch Sie rechtzeitig Gegenmaßnahmen ergreifen können.
Machine Learning in Aktion
Die Celonis Intelligent Business Cloud vereint die Welten von Machine Learning und Prozessoptimierung wie nie zuvor.
On-Demand Jupyter Notebook
Celonis Machine Learning ist als vollständig gehostetes und gemanagtes Jupyter Notebook perfekt in die Intelligent Business Cloud integriert - einsatzbereit mit einem Mausklick. Erhalten Sie sofortigen Zugriff auf On-Demand-Rechenleistung und die aktuellsten Python-Pakete, ganz. ohne Installation, Wartung oder Infrastruktursetup.
Für Machine Learning aufbereitete Datensätze
Überspringen Sie den langwierigen Prozess der Datenaufbereitung mit den Celonis Event-Logs, welche bereits eine optimale Struktur für Machine Learning aufweisen. Beginnen Sie mit Aufbau, Training und Bereitstellung von Vorhersagemodellen in wenigen Minuten.
Vorgefertigte Python-Packages für Prozessdaten
Sie müssen kein Data Scientist sein, um Celonis Machine Learning zu nutzen. Greifen Sie auf direkt einsetzbare Python-Pakete zurück, welche speziell für den Einsatz auf Prozessdaten entwickelt wurden - einschließlich Paketen zur Lieferprognose, Vermeidung von doppelten Rechnungen, Freitext-Auftragsbearbeitung und mehr.
Modell-Operations für Process Mining
Lassen Sie Infrastrukturprobleme und weiteren Overhead beim Betrieb eines Vorhersagemodells hinter sich. Celonis verwaltet den gesamten Modelllebenszyklus in der Intelligent Business Cloud, vom Aufbau über das Training, den produktiven Einsatz bis hin zur Verfeinerung - und das alles in der Cloud. Mit direktem Zugriff auf eine skalierbare Infrastruktur, zeitgesteuerte Modellläufe, Datenpipelines und Modelltrainings können Sie sich ganz auf den Impact eines Modells fokussieren und verbringen weniger Zeit mit Administration.
Integriertes Machine Learning
Celonis Machine Learning kann in jedem Bereich der Celonis-Platform eingesetzt werden, einschließlich der Bereinigung unsauberer Daten aus Quellsystemen, der Entdeckung versteckter Reibung in Ihrem Prozess und der Empfehlung von nächstbesten Handlungsoptionen durch die Action Engine.
