{"id":257529,"date":"2019-07-16T09:00:28","date_gmt":"2019-07-16T08:00:28","guid":{"rendered":"https:\/\/pulse.microsoft.com\/?p=257529"},"modified":"2019-07-16T09:00:28","modified_gmt":"2019-07-16T08:00:28","slug":"fa2-navigation-durch-eine-fuelle-von-daten-mit-microsoft-azure","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pulse.microsoft.com\/de-ch\/transform-de-ch\/manufacturing-de-ch\/fa2-navigation-durch-eine-fuelle-von-daten-mit-microsoft-azure\/","title":{"rendered":"Navigation durch eine F\u00fclle von Daten mit Microsoft Azure"},"content":{"rendered":"<p class=\"intro\">Mit 12.000\u00a0zertifizierten Schiffen ist die Arbeit von <a href=\"https:\/\/www.dnvgl.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">DNV GL<\/a>, die darin besteht, deren Sicherheit zu gew\u00e4hrleisten, ohnehin schon recht beeindruckend, insbesondere wenn man bedenkt, dass jedes Jahr \u00fcber 50.000\u00a0Inspektionen durchgef\u00fchrt werden. Mithilfe der Algorithmen zum maschinellen Lernen in Microsoft Azure steigert das Unternehmen nicht nur seine Effizienz und die Zufriedenheit seiner Kunden, sondern tr\u00e4gt auch zum Wachstum des Unternehmens bei. DNV GL baut komplett auf Microsoft und hat mit seiner digitalen Transformation begonnen, indem es wichtige Prozesse automatisiert hat.<\/p>\n<h2>Zufriedene Kunden mithilfe vereinheitlichter Daten<\/h2>\n<p>Indem DNV GL grosse Mengen neuer und historischer Daten von Kunden und Inspekteuren zusammengefasst und mit Algorithmen zum maschinellen Lernen und der Leistungsf\u00e4higkeit von Microsoft Azure kombiniert hat, ist das Unternehmen nun in der Lage, die Versprechen an seine Kunden einzuhalten und seine Betriebseffizienz weiter zu optimieren.<\/p>\n<h2>Transformation durch maschinelles Lernen<\/h2>\n<p>Unabh\u00e4ngig davon, ob technische Fragen von Kunden innerhalb weniger Sekunden an die richtigen Ansprechpartner weitergeleitet oder komplexe Diagramme den entsprechenden Dokumenten zugeordnet werden: Automatisierung und maschinelles Lernen ver\u00e4ndern die Art und Weise, wie DNV GL arbeitet, und zwar vom B\u00fcro bis hin zu den Inspekteuren im Aussendienst.<\/p>\n<blockquote><p>Dank des maschinellen Lernens dauert es nur den Bruchteil einer Sekunde, um eine E-Mail weiterzuleiten. So k\u00f6nnen wir hochskalieren und unseren Kunden eine Antwort innerhalb von vier Stunden versprechen\u00a0\u2013 und haben f\u00fcr die Antwort auch vier Stunden Zeit, anstatt zwei Stunden allein f\u00fcr das Weiterleiten der E-Mail zu verlieren.<\/p>\n<p>Kristian Ramsrud, Teamleiterin maschinelles Lernen, Maritime Production Systems, DNV GL<\/p><\/blockquote>\n<p><a href=\"https:\/\/customers.microsoft.com\/en-us\/story\/727823-dnvgl-azure-kubernetes-machine-learning-norway\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Lesen Sie die vollst\u00e4ndige Kundenreferenz<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Mit 12.000\u00a0zertifizierten Schiffen ist die Arbeit von DNV GL, die darin besteht, deren Sicherheit zu gew\u00e4hrleisten, ohnehin schon recht beeindruckend, insbesondere wenn man bedenkt, dass jedes Jahr \u00fcber 50.000\u00a0Inspektionen durchgef\u00fchrt werden. 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