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Cloudomation Automatisierungsplattform

Solution
Current phase:
Announcement of the winners
  1. Call and submissions completed on 13.04.2023
  2. Queries completed on 23.04.2023
  3. Jury evaluation completed on 08.05.2023
  4. Winners announced from 09.05.2023
Challenge finished

Cloudomation Automatisierungsplattform

Folgende Lösung schlagen wir vor:

1. Daten Erfassen und Aufbereiten:
Wenn Kunden die Daten über den Fahrgastrechte Bot einreichen liegen diese bereits in maschinenlesbarer Form vor und werden direkt von Cloudomation übernommen.Schnittstellen zu gängigen Dateisystemen und Datenbanken sind vorhanden.
Bei Bedarf können über Cloudomation strukturierte Formulare erstellt werden, über die Fahrgäste ihre Daten eingeben.
Handschriftlich ausgefüllte Formulare, die als Scan (Bild oder pdf) vorliegen, können über eine AI-API (z.B. Google Cloud Vision API) in strukturierte Daten umgewandelt und diese von Cloudomation weiterverarbeitet werden. Alternativ kann eine lokale OCR library genutzt werden, sodass Passagierdaten nicht in die Cloud wandern.
Cloudomation übernimmt das “Routing” der verschiedenen Dateneingangswege sowie die Schnittstellen zu den jeweiligen Systemen.

2. Kategorisierung der Fälle:
Eindeutige Kategorisierung über fix definierte Logik von Fällen, die bestimmte Züge erwähnen, von denen aus internen Datenquellen bekannt ist, ob sie ausgefallen sind oder wie viel Verspätung sie hatten. Eindeutige Kategorisierung wird in der Cloudomation Plattform fix definiert, kann dort erweitert und angepasst werden sowie nachvollzogen werden, warum welche Fälle wie kategorisiert werden.
KI-basierte Kategorisierung von Fällen, die nicht eindeutig kategorisiert werden, über Anbindung an KI-APIs, z.B. OpenAI API (welche unter anderem ChatGPT zur Verfügung stellt), für welche eine Konnektor von der Cloudomation Plattform besteht. Daten werden im Voraus in Cloudomation bereinigt, sodass nur unbedenkliche Daten an die AI-API gesendet werden.
Kategorisierung verbleibender uneindeutiger Fälle durch Menschen. Präsentation der Daten und Auswahl einer Kategorie an den Menschen über Cloudomation Formulare. In weiterer Folge schrittweise Umstellung auf vollautomatische Verarbeitung von Fällen, die sich als zuverlässig kategorisierbar herausstellen.

3. Abarbeitung notwendiger Automatisierungsschritte nach erfolgter Kategorisierung:
Sowohl vollautomatisch, KI-basiert als auch von Menschen kategorisierte Fälle werden von Cloudomation zur weiteren Bearbeitung übernommen. Als flexible Automatisierungsplattform können in Cloudomation direkt Prozessschritte abgewickelt werden, oder verschiedene andere Systeme eingebunden und Prozessschritte dort angestoßen werden.
Die Cloudomation Plattform agiert als zentrale Steuerungseinheit des Gesamtprozesses. Andere Systeme, sowohl unternehmensintern als auch KI-APIs, werden über Cloudomation angesteuert.
Funktionalität zur Bereinigung, Anonymisierung und Umstrukturierung von Daten in Cloudomation stellen für jeden Schritt sicher, dass sensible Daten das Unternehmensnetzwerk nicht verlassen. Es kann vollständig nachvollzogen und auditiert werden, wann sich welche Daten wo befinden. Die Cloudomation Plattform selbst kann on-premise im eigenen Netzwerk betrieben werden.

Added value

Als Python-basierte Automatisierungs- und Integrationsplattform bietet die Cloudomation Plattform sehr flexible und mächtige Automatisierungs- und Integrationsfunktionalität, über die modular und nachvollziehbar beliebige Prozessautomatisierungen über verschiedene Systeme hinweg definiert werden können.
Durch die Nutzung von Python als Automatisierungssprache können machine-learning und andere KI-Modelle einfach in Automatisierungen eingebunden werden. Durch die zahlreichen Konnektoren zu Standard-Schnittstellen bietet Cloudomation die Möglichkeit, viele weitere Systeme in Automatisierungen einzubinden, sowohl im unternehmensinternen Netzwerk als auch in der Cloud / public web.
Durch unsere Konnektoren wird auch die Nutzung von KI-APIs (in der Cloud) und KI-libraries (lokal) möglich. Dadurch werden bereits bestehende, hochwertige KI Produkte unterschiedlicher Form (Schrifterkennung, Kategorisierung, bei Bedarf weitere) genutzt. Dadurch sind sowohl die Kosten deutlich geringer als bei Eigenentwicklung von KI-Modellen, als auch die erwartbare Qualität deutlich höher, da es sich bei diesen KI-APIs und -libraries um ausgereifte Produkte handelt, in die viele Jahre der Forschung und Entwicklung geflossen sind und sehr hohe Qualität in vielen Bereichen bieten.

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