Glossar:
Was steckt hinter dem Begriff KI? 

C

Copilot

ist ein digitaler, KI-basierter Assistent, der Anwender aktiv bei der Bedienung von Software unterstützt. Durch Maschinelles Lernen und Large Language Models versteht ein Copilot natürliche Sprache, erkennt Nutzerabsichten und liefert direkt passende Empfehlungen oder Automatisierungen für nächste Schritte. Copiloten lernen fortlaufend aus Interaktionen mit dem Nutzer dazu und werden dadurch immer besser darin, komplexe Aufgaben einfach und verständlich zu gestalten.

Anwendung bei INFORM:
INFORM integriert Copiloten gezielt in Softwarelösungen. Diese KI-Helfer machen die Bedienung per Spracheingabe möglich und sorgen dafür, dass auch komplexe Prozesse intuitiv steuerbar werden – unabhängig vom Erfahrungsstand der Nutzerinnen und Nutzer. Auf der Startseite unserer Software ist ebenfalls ein Chatbot zu finden. Er beantwortet alle Fragen zu INFORM, ohne dass die Besucher sich durch die Webseite klicken müssen.

D

Data Mining

bezeichnet einen computergestützten Prozess zur Identifikation verborgener Muster, Korrelationen und Trends in großen Datenmengen. Es kombiniert statistische Analyse, maschinelles Lernen und Datenbanksysteme, um aus heterogenen Datenquellen verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Ziel ist nicht nur die Analyse, sondern die nutzbringende Verdichtung von Informationen für fundierte Entscheidungen, strategische Planung und prädiktive Analysen. Data Mining ist eines der wichtigen Elemente, die INFORM unter dem Begriff Process AI zusammenfasst.

Anwendung bei INFORM:
INFORM nutzt Data Mining, um datenbasierte Erkenntnisse zu gewinnen, die in die Berechnung von Softwarelösungen zur Optimierung von z. B. Lager-, Logistik- oder Ressourcenszenarien einfließen. Unsere Software für das Supply Chain Management nutzt Data Mining, um z. B. Verkaufstrends zu erkennen. So können zum Beispiel Hersteller anhand historischer Verkaufszahlen und Markttrends frühzeitig erkennen, welche Produktvarianten künftig besonders gefragt sein werden oder herauszufinden, welche Produkte typischerweise gemeinsam gekauft werden. So lassen sich Lagerbestände besser planen sowie Produktions- und Nachschubprozesse optimieren.

Decision Intelligence (DI)

unterstützt Unternehmen dabei, betriebliche Entscheidungen schneller, konsistenter und kosteneffizienter zu treffen. Sie verknüpft digitale Analysefähigkeit mit Entscheidungslogik und ermöglicht so Handlungsoptionen, die sofort umsetzbar sind und echten Mehrwert schaffen. In komplexen und dynamischen Umfeldern – etwa bei Zeitdruck, begrenzten Ressourcen oder wechselnden Prioritäten – setzen unsere Softwaresysteme auf Basis von DI vielfältige Faktoren intelligent in Beziehung. Daraus entsteht eine ganzheitliche Entscheidungsgrundlage, die das betriebliche Gesamtoptimum im Blick behält.

Anwendung bei INFORM:
INFORM nutzt Decision Intelligence seit über 50 Jahren als Kernfunktion seiner Softwarelösungen. Die Fähigkeit unserer Software, verschiedenste Faktoren, Beschränkungen und Priorisierungen sinnvoll zueinander in Bezug zu setzen, ermöglicht eine ganzheitliche Lösung, die stets dem Gesamtoptimum eines betrieblichen Ablaufs dient. Diese Entwicklung ist eine Pionierleistung von INFORM.

F

Foundation Models

sind umfassende KI-Modelle, die auf großen, vielseitigen Datensätzen vortrainiert wurden und durch Anpassungen (Fine-Tuning) gezielt für spezielle Anwendungen nutzbar sind. Foundation Models bauen auf vorhandenem Wissen auf, sodass nicht jedes Mal ein neues KI-Modell entwickelt werden muss. Beispiele hierfür sind etwa große Sprachmodelle, die Sprache verstehen und erzeugen können.

Anwendung bei INFORM:
INFORM setzt Foundation Models als flexible Basis ein, um spezifische KI-Anwendungen innerhalb seiner Softwarelösungen effizient und schnell bereitzustellen und so maßgeschneiderte Optimierungen für die Anforderungen von Kunden zu ermöglichen. Hierzu zählen etwa Zeitreihenanalysen. Im Bereich des Supply Chain Managements kommen sie u.a. bei der Absatzplanung zum Einsatz. Hierbei werden aus historischen Daten zukunftsrelevante Muster errechnet, die Aufschluss über den zukünftigen Absatz eines Produkts geben.

L

Large Language Models (LLM)

sind hochentwickelte KI-Modelle, die große Mengen natürlicher Sprache analysieren, verstehen und generieren können. Grundlage dafür sind sogenannte Transformatoren, eine Unterklasse neuronaler Netzwerke. Sie werden mit riesigen Textdatenmengen trainiert, wodurch LLMs semantische Zusammenhänge erfassen und komplexe Fragestellungen beantworten können. Typische Anwendungen umfassen Chatbots, automatische Texterstellung oder die Unterstützung von Nutzern bei der Bedienung komplexer Systeme durch natürliche Sprache. Zudem können sie im Rahmen eines “Enterprise Knowledge Managements” vorhandenes Fachwissen über Abteilungs- und Systemgrenzen hinweg zur Verfügung stellen. Dazu extrahieren und analysieren sie Informationen aus unstrukturierten Daten wie E-Mails, PDF- und Word-Dateien, Verträgen oder Rechnungen und stellen sie auf Anforderung den Usern passgenau zur Verfügung.

Anwendung bei INFORM:
INFORM integriert LLMs in seine Softwarelösungen, um Anwendern eine einfache, natürliche Interaktion zu ermöglichen – beispielsweise durch sprachgesteuerte digitale Assistenten und Copiloten.

M

Maschinelles Lernen

ist ein Bereich der Künstlichen Intelligenz, der sich auf Algorithmen konzentriert, die aus Daten lernen und daraus eigenständig Vorhersagen oder Entscheidungen ableiten. Ziel ist es, Muster zu erkennen, Zusammenhänge zu verstehen und aus bekannten Daten auf zukünftige Situationen zu schließen. Man unterscheidet überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen. Diese Methoden nutzen unter anderem neuronale Netze und Entscheidungsbäume. Maschinelles Lernen ermöglicht Fortschritte in Bereichen wie Spracherkennung, Bildanalyse oder prädiktive Modellierung.

Anwendung bei INFORM:
Die Ergebnisse des Maschinellen Lernens liefern präzise Grundlagen für unsere Optimierungsalgorithmen. Dadurch wird auch das „optimale Ergebnis“, das unsere Software berechnet, noch genauer – vor allem dort, wo es um eine dynamische Anpassung an sich regelmäßig verändernde Bedingungen geht, etwa in der Produktionsplanung, der Betrugserkennung oder der Personaleinsatzplanung

N

Neuronale Netzwerke

bilden einen zentralen Bestandteil der KI. Inspiriert vom menschlichen Gehirn, bestehen sie aus vernetzten, lernfähigen, künstlichen Neuronen. Sie können komplexe Muster erkennen, Informationen interpretieren und eigenständig Entscheidungen treffen. Aufgrund ihrer hohen Lernfähigkeit sind neuronale Netze besonders für komplexe Aufgaben geeignet, wie etwa Bilderkennung, Sprachverarbeitung oder Vorhersagen auf Basis großer Datenmengen.

Anwendung bei INFORM:
INFORM nutzt neuronale Netzwerke in seinen Softwarelösungen, um anspruchsvolle Optimierungsprobleme zu lösen und dabei auch Informationen einzubeziehen, die durch klassische Algorithmen nicht effizient ausgewertet werden können.

O

Operations Research (OR)

ist eine wissenschaftliche Methode zur systematischen, mathematischen Analyse und Optimierung komplexer Entscheidungsprozesse. Mittels mathematischer Modelle und Algorithmen werden optimale Lösungen für Planungs- und Steuerungsprobleme berechnet. Die Einsatzbereiche reichen von der Routenplanung über die Festlegung eines optimalen Ressourceneinsatzes bis hin zur Echtzeit-Steuerung zeitkritischer Abläufe.

Anwendung bei INFORM:
INFORM setzt Operations Research als zentrale Technologie aller Softwarelösungen ein. OR-Verfahren bilden dabei das Fundament für die optimale Berechnung und Steuerung komplexer Geschäftsprozesse, beispielsweise von der Logistik über die Produktion bis hin zum Handel.

P

Process AI

bezeichnet die Anwendung Künstlicher Intelligenz zur Optimierung von Geschäftsprozessen. Bei INFORM erweitern wir unsere bewährten entscheidungsintelligenten Lösungen um lernende, kontextualisierende und generative KI-Funktionalitäten. Process AI nutzt diese Technologien zur intelligenten Steuerung operativer und taktischer Prozesse – etwa in der Produktionsplanung, der Transportlogistik oder der Personaleinsatzplanung. Dazu sollen sogenannte "Large Process Models" die Bedingungen und Beziehungen von Prozesslandschaften erlernen, digital repräsentieren, untersuchen und verbessern.

Die Vision von INFORM:
Eine KI, die mit den Menschen mitdenkt, die ganze Prozesswelten vollumfänglich versteht und die sich eng mit der echten Arbeitswelt von Unternehmen verzahnt. Daran forschen wir bei INFORM. 
 

Process Mining

ist eine Methode, um Geschäftsprozesse während ihrer täglichen Ausführung in Echtzeit sichtbar und nachvollziehbar zu machen. Dazu werden Objekte beim Durchlauf durch einen Prozess verfolgt – etwa ein Koffer während der Gepäckabfertigung am Flughafen oder ein Bauteil im Rahmen eines Produktionsprozesses.  Anhand digitaler Ereignisdaten rekonstruiert Process Mining die tatsächlichen Abläufe im Unternehmen und deckt Abweichungen zwischen geplanten und realen Prozessverläufen auf. So lassen sich Engpässe, Ineffizienzen und Verbesserungspotenziale gezielt identifizieren.

Anwendung bei INFORM:
INFORM nutzt Process Mining, um Prozessabläufe detailliert zu analysieren und dadurch wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen– etwa bei der Bodenabfertigung an Flughäfen oder in der Logistik. Unsere Software macht sichtbar, wo Abläufe im Unternehmen nicht rund laufen, und hilft, diese gezielt zu optimieren.