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Langzeitstudie: Wer heute Digitalisierung sagt, meint auch KI

Langzeitstudie: Wer heute Digitalisierung sagt, meint auch KI Heidelberg, 28. Juni 2022 — Künstliche Intelligenz (KI) und Digitalisierung sind in der deutschsprachigen Öffentlichkeit in den vergangenen drei Jahren praktisch zum Synonym geworden. Das ist ein Ergebnis der Langzeituntersuchung „Trust in AI Index“ von SAS. Demnach war die Korrelation zwischen den beiden Schlagworten in der öffentlichen Diskussion vor gut drei Jahren noch eher schwach – Stand heute (erstes Quartal 2022) werden die beiden Begriffe in einem Atemzug genannt.

Gleichzeitig ist der Umfang der Berichterstattung zu KI erheblich gestiegen. 2021 war KI in deutschsprachigen Medien Thema in rund 27.000 Beiträgen – die Jahre zuvor waren es noch 16.000 (2020) beziehungsweise 17.000 (2019).

Der Index wird seit Anfang 2019 voll automatisiert aus Beiträgen in deutschsprachigen Qualitätsmedien und Tweets ermittelt. Anders als bereits bestehende Studien zum Thema basiert er nicht auf Befragungen, sondern wird aus einer kontinuierlichen Erfassung von Berichterstattung und Meinungsäußerungen generiert. Die Analyse erfolgt mit Text Analytics und Sentiment-Analyse auf der Cloud-Plattform SAS Viya. Weil keine Fragestellung zugrunde liegt, ist die Auswertung ergebnisoffen und frei von Vorurteilen („Bias“).

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SAS Hackathon 2022: Sieger lösen drängende Probleme mit Daten

SAS Hackathon 2022: Sieger lösen drängende Probleme mit Daten Heidelberg, 23. Juni 2022 – Der KI- und Analytics-Experte SAS hat die Sieger des SAS Hackathon 2022 bekannt gegeben. 70 Teams aus der ganzen Welt hatten sich qualifiziert, für 50 reale Problemstellungen wurden Lösungen eingereicht. Letztlich konnten 13 Teams die Jury mit besonders innovativen Konzepten überzeugen, die alle auf Basis von SAS Viya, Microsoft Azure und anderen Technologien entwickelt wurden. Die prämierten Projekte reichen von effektiverer Katastrophenhilfe bis hin zu weniger Lebensmittelverschwendung und haben eine Gemeinsamkeit: Sie lösen ein reales geschäftliches oder humanitäres Problem.

Mehr als 100 Juroren mit unterschiedlichem Hintergrund haben die internationalen Gewinner aus acht Branchen und drei globalen Regionen ausgezeichnet, bei deren Projekten sechs verschiedene Technologien zum Einsatz kamen. Die Preisverleihung wurde live auf LinkedIn und YouTube übertragen.

Einzigartiges SAS Hackathon-Format fördert Innovation

Anstelle eines traditionellen Hackathons, bei dem Programmierer für ein paar Tage zusammenkommen, arbeiteten die Teilnehmer des SAS Hackathons einen Monat lang online und unter der Anleitung eines SAS Mentors zusammen. Jedes Team hatte Zugang zu einem Lernportal und die Möglichkeit, über SAS Viya auf Microsoft Azure verschiedene SAS Technologien wie Machine Learning, Natural Language Processing, Computer Vision, Datenvisualisierung und IoT zu testen und einzusetzen. Auch zwischen den Teams vernetzten sich die Teilnehmer aktiv.

„Hackathons haben das Image, dass Dutzende von Programmierer tage- und nächtelang vor Monitoren sitzen und nur an technischen Lösungen interessiert sind, nicht an einer praktischen Anwendung. Aber das ein Klischee, das definitiv nicht auf den SAS Hackathon zutrifft“, so Einar Halvorsen, Global Hackathon Lead bei SAS. „Das Ziel des SAS Hackathons ist es, schlaue Köpfe mit unterschiedlichem Hintergrund zusammenzubringen, um eine kommerziell nutzbare Lösung für reale Probleme zu entwickeln. Es ist eine Lernerfahrung, ein Inkubator und ein Versuch, Ideen auf den Markt zu bringen, die die Welt wirklich ein kleines Stück verändern können.“

Die Gewinner 2022 nach Kategorien:

Finanzwesen: Green Swedbank (Schweden) – Schweden wurde im Zuge des Klimawandels im vergangenen Jahr von sintflutartigen Regenfällen und Überschwemmungen heimgesucht. Teammitglieder von Swedbank und KPMG erstellten ein Dashboard in SAS Visual Analytics, um das Überschwemmungsrisiko für Grundstücke zu bewerten.

Energiewirtschaft: Innova Data Hub (Spanien) – Als europäische Stadt mit den meisten Todesfällen im Zusammenhang mit Verkehrsemissionen will Madrid dem umweltfreundlichen Verkehr Priorität einräumen. Zur Verbesserung von BiciMAD, dem Madrider Fahrradservice, hat Innova Data Hub von Innova-tsn Daten zur Fahrradnutzung gesammelt und mithilfe von Predictive Modeling eine Optimierungslösung entwickelt, die in weniger als sechs Minuten implementiert werden kann.

Gesundheitswesen/Life Science: The Chart Chasers! (USA) – Wertorientierte Versorgungsmodelle sehen vor, Gehälter von Ärzten an deren Effizienz zu binden. Dadurch können Mediziner unterbezahlt werden, wenn sie bei der medizinischen Codierung Fehler machen. Teammitglieder von InformedHC und Pinnacle Solutions haben ein automatisiertes System entwickelt, um entgangene Einnahmen für Gesundheitsversorgung aufgrund von Fehlern bei der Verwendung der internationalen Bezeichnung von Krankheiten zu identifizieren.

Versicherungswesen: LiveEO #2 (Deutschland u. a.) – Dennis Schmargon, Leiter der Geschäftsentwicklung bei LiveEO, nutzte SAS Analysen, LiveEO und öffentliche und kommerzielle Open-Source-Satellitendaten, um ein Modell zur Überwachung und Vorhersage von Überschwemmungen zu entwickeln. Damit können Versicherer fundierte Entscheidungen über das Risikopotenzial treffen.

Öffentliche Verwaltung: Jakstat (Indonesien) – Das Team Jakstat von StarCore setzte SAS und Python ein, um die Auszahlung von COVID-Finanzhilfen für Kleinst-, Klein- und mittelständische Unternehmen, die 97 Prozent der Wirtschaft Jakartas ausmachen, zu optimieren und sicherzustellen.

Telekommunikation und Medien: Funka (Schweden) – Formulare im Web müssen für Menschen mit und ohne Behinderungen gleichermaßen einfach zu nutzen sein. Um ihre Nutzung zu verbessern, setzten Teammitglieder des Unternehmens Funka Nu AB Computer Vision, optische Zeichenerkennung, Machine Learning und Testautomatisierung ein. Mit der Lösung können Website-Betreiber die Barrierefreiheit ihrer Formulare prüfen – und Mängel gleich beheben.

Einzelhandel: TrendsPro (USA): Das Team TrendsPro der Maypro Group LLC nutzte die Trendanalyse von Suchmaschinen, um die Verbrauchernachfrage von Produkten zu prognostizieren und so Werbekampagnen zu optimieren. Die Lösung ermöglicht es Geschäftsinhabern, Inventar zuzuweisen, die am besten geeigneten Werbekanäle zu ermitteln und zu entscheiden, wie viele und welche Art von Anzeigen geschaltet werden sollen.

Industrie: Notilyze (Niederlande) – Notilyze hat für einen Lebensmittelhersteller ein Insight-Tool entwickelt, das die Verarbeitung und die Qualitätskontrolle überwacht. Damit kann der Lebensmittelhersteller den Produktionsprozess optimieren und zugleich den Energieverbrauch und die Lebensmittelverschwendung reduzieren.

Die Gewinner 2022 nach eingesetzten Technologien:

IoT: Oges (Singapur/Indien) – Eine genaue Modellierung von Lagerstätten ist für Öl- und Gasunternehmen von entscheidender Bedeutung, um effektiv zu bohren und zugleich Gefährdungen von Mitarbeitern und Umwelt zu verhindern. Teammitglieder von Oges Solutions haben SAS Visual Data Mining und Machine Learning sowie Python-Bibliotheken eingesetzt, um ein besonders genaues, KI-basiertes Modell für Ölfelder zu erstellen, das von jedem Öl- und Gasunternehmen eingesetzt werden kann.

Machine Learning: The Positive Thinking Company (Deutschland/Belgien) – Der Klimawandel mit seinen extremen Wetterereignissen betrifft Landwirte besonders stark. Sie können von fallweise eingesetzten, kostengünstigen Mikroversicherungen profitieren. Mithilfe von SAS Viya und Machine Learning hat The Positive Thinking Company das Klimarisiko in verschiedenen indischen Bundesstaaten analysiert und dann ein Tool entwickelt, mit dem gefährdete Landwirte herausfinden können, wie sich der Klimawandel auf ihren Lebensunterhalt auswirken kann – und wie Mikroversicherungen helfen können.

Computer Vision: Funka [siehe oben].

Decisioning: Linktera4Insurance (Türkei) – Wenn die Prozesse im Kundenservice bei Versicherungen digitalisiert, die Arbeitsabläufe und die Entscheidungsfindung automatisiert werden, sinkt der Papierverbrauch und das Underwriting, und die Schadensverwaltung vereinfacht und beschleunigt sich. Linktera4Insurance von Linktera Bilgi Teknolojileri setzte SAS Viya auf Azure ein, um komplexe Versicherungsdaten in leicht navigierbare Dashboards und Diagramme umzuwandeln, und nutzte die Neula Low Code Platform, um den Workflow zu automatisieren.

Visual Analytics: Disaster Response AI (Kanada) – Weltweit verursachen Naturkatastrophen jährlich mehr als 15.000 Todesfälle und Kosten in Höhe von 173 Milliarden Dollar. Mit SAS Viya erstellte das Team Disaster Response AI von Deloitte eine interaktive Kartenvisualisierung, um die kanadische Regierung zu beraten, wie Hilfsgelder am besten eingesetzt werden können.

Forecasting: Team 4-kasting (Norwegen) – Telenor betreibt das schnellste Mobilfunknetz der Welt. Um diesen Status zu sichern, benötigt das Unternehmen genügend Netzkapazität, möchte gleichzeitig aber kein teures Überangebot vorhalten. Team 4-kasting setzte Machine Learning ein, um ein System zu entwickeln, das die erwartete Nutzung an jedem beliebigen Standort vorhersagt und dem Telekommunikationsunternehmen so möglicherweise Millionen spart.

Natural Language Processing: The Chart Chasers! [siehe oben].

Die Gewinner 2022 nach Weltregionen:

Asien: Jakstat [siehe oben].

EMEA: Funka [siehe oben.]

Amerika: The Chart Chasers! [siehe oben].

Weitere Informationen unter https://www.sas.com/sas/events/hackathon.html

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Deloitte und SAS: Schnelle IFRS 17-Lösung für Versicherer

Deloitte und SAS: Schnelle IFRS 17-Lösung für Versicherer Heidelberg, 23. Juni 2022 — Der KI- und Analytics-Experte SAS bietet gemeinsam mit der Beratungsgesellschaft Deloitte ab sofort mit Regulatory Assist for IFRS 17 einen Service an, mit dem Versicherungen schneller und effizierter IFRS 17-Compliance herstellen. Die vorkonfigurierte, cloudbasierte Lösung läuft über Amazon Web Services und kann in jedem Rechenzentrum weltweit eingesetzt werden. Die Lösung besteht aus fünf Modulen – Requirements Assist, Data Assist, Configuration Assist, Testing & Use Case Assist sowie Reporting Assist – und ist für Sach- und Unfallversicherer ebenso geeignet wie für Lebensversicherer jeder Größe.

Die Module („Accelerators“) kombinieren den Managed Service von Deloitte mit der vielfach bewährten SAS Solution for IFRS 17. Die Lösung stellt zentrale Funktionalitäten betriebsfertig zur Verfügung, darunter Datenorchestrierung, flexible, skalierbare Analysen und ein robustes Reporting einschließlich interner Berichte und Offenlegungserklärungen. Dadurch können Versicherer bereits nach 90 Tagen erste Ergebnisse vorweisen, die Kosten für den Compliance-Prozess signifikant senken und sich schneller auf IFRS 17 vorbereiten.

„In der frühen Planungsphase geht es für Versicherer vor allem darum, ihre Finanz-, Versicherungs-, Daten- und IT-Ressourcen aufeinander abzustimmen, um den IFRS 17-Prozess sicherzustellen“, sagt Nat D’Ercole, Partner bei Deloitte Canada. „Regulatory Assist hilft dabei, die einzelnen Geschäftsbereiche besser zu koordinieren und damit schneller ans Compliance-Ziel zu kommen.“ Deloitte verfügt über ein weltweites Netzwerk von mehr als 1.500 Experten, die SAS Kunden bei der Einhaltung von Vorschriften unterstützen.
EDC beschleunigt seinen Weg zur Compliance

Der kanadische Außenhandelsversicherer Export Development Canada (EDC) setzt die gemeinsame Lösung bereits ein – und hebt folgende Vorteile hervor: „Deloitte IFRS 17 Accelerators eröffnen Versicherern die Möglichkeit, die Vorschriften schneller umzusetzen und die Zeit bis zur Wertschöpfung zu verkürzen. Die globale Expertise von Deloitte und ihre Führungsrolle bei IFRS 17-Programmen, kombiniert mit der leistungsstarken SAS Lösung, erleichtern es uns signifikant, den Rechnungslegungsstandard einzuhalten.“

„Der Übergang zu IFRS 17 und seine Auswirkungen auf die Jahresabschlüsse, Kennzahlen, Systeme und Prozesse der Versicherer dürfen keinesfalls unterschätzt werden“, sagt Troy Haines, Senior Vice President und Head of Risk Research and Quantitative Solutions bei SAS. „Regulatory Assist nimmt den Versicherern viel Arbeit bei der Vorbereitung auf IFRS 17 ab. Die SAS Lösung trägt ihren Teil dazu bei, indem sie Compliance-Berechnungen in großem Umfang unterstützt – und das mit der erforderlichen Granularität, Data Lineage und Transparenz.“

Weitere Informationen: IFRS 17 mit SAS und Deloitte (https://www.sas.com/content/dam/SAS/documents/partner-collateral/en/ifrs17-with-sas-deloitte-112549.pdf)

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Trust in AI Index von SAS: Die Deutschen haben kaum Angst vor KI

Trust in AI Index von SAS: Die Deutschen haben kaum Angst vor KI Heidelberg, 21. Juni 2022 — Künstliche Intelligenz (KI) ist in Deutschland nicht das Reizthema, als das es manchmal gesehen wird, und dieser Umstand hat sich seit 2019 auch nicht verändert. Das ist ein Ergebnis der Langzeituntersuchung „Trust in AI Index“ von SAS. Dabei handelt es sich nicht um eine Befragung, sondern um eine automatisierte Auswertung von Medienveröffentlichungen in deutschsprachigen Qualitätsmedien und auf Twitter. Seit Anfang 2019 wurden rund 75.000 Artikel und knapp 290.000 Tweets analysiert – ohne Ausgangshypothese und ohne Stichprobe. Eine hitzige Diskussion findet weder in den klassischen Medien noch auf dem Social-Media-Kanal statt, große Ausschläge im Meinungsklima sind nicht zu beobachten. Pro und Kontra halten sich die Waage, die Meinungstendenz in der Berichterstattung ist neutral bis leicht positiv. Erhebliche Skepsis gegenüber KI oder sogar kategorische Ablehnung findet nur in Einzelfällen statt.

Die oft kolportierte Angst vor KI wird überschätzt. Es gibt eine „gesunde“ Skepsis – mehr nicht. Das unterstreicht etwa die Erkenntnisse des Branchenverbandes bitkom, der in seinen Befragungen immer weniger Vorbehalte in der Bevölkerung feststellt.

Bei gleichbleibender Meinungstendenz ist allerdings die Berichterstattung zu KI erheblich gestiegen. 2021 war KI in deutschsprachigen Medien Thema in rund 27.000 Beiträgen – die Jahre zuvor waren es noch 16.000 (2020) beziehungsweise 17.000 (2019).

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„The Batting Lab“: Datenkompetenz für Kids via Sport

Heidelberg, 12. Mai 2022 – Datenkompetenz bereits im Kindesalter ist ein Schlüsselthema für die Zukunftsfähigkeit der Gesellschaft. Um die Jüngsten konkret erleben zu lassen, was künstliche Intelligenz (KI), das Internet of Things (IoT) und Computer Vision leisten können, hat SAS, einer der weltweit führenden Anbieter von Analytics und KI, „The Batting Lab“ entwickelt. Hier können Schüler ihren Baseball-Abschlag in einem realistischen „Cage“ (einem Trainingsgerät für Baseball) testen, auf Datenbasis interaktiv analysieren und so ihren Schwung verbessern.

Ziel des Projekts ist es, das Selbstvertrauen der Kinder im Umgang mit Daten und Analytics zu stärken und ihnen ein besseres Verständnis für den praktischen Nutzen von Statistik zu vermitteln. Der Sport macht die Analysen zugänglicher, relevanter – und bringt Spaß in die sonst oft trockene Datenwelt. Tatsächlich helfen dieselben Technologien, die The Batting Lab antreiben, Unternehmen und Regierungen weltweit, bessere Entscheidungen zu treffen und Lebensbedingungen zu verbessern.

KI-gestütztes Training im „Cage“ – und zu Hause

Im High-Tech-Trainings-Cage des Batting Lab sammeln Sensoren und Kameras 50.000 Datenpunkte pro Schlag. In einer einzigen Sitzung mit 50 Schwüngen werden also 2,5 Millionen Datenpunkte untersucht. Erfasst werden dafür Haltung, Schwung und die Flugbahn des Balls. Mithilfe von KI, Computer Vision und IoT werden die Stand- und Schwungdaten in Echtzeit analysiert. Feedback und Verbesserungsvorschläge erfolgen direkt über Displays am Boden und an den Wänden des Käfigs. Die Trainingsdaten für das statistische Modell lieferten Untersuchungen von Tausenden Schlägen von US-Spitzenspielern.

Zusätzlich bietet The Batting Lab eine Online-Version des Programms, in der Kinder und Eltern anhand von Arbeitsblättern ihre Fortschritte verfolgen können und Anleitungen erhalten.
„Mit The Batting Lab machen Daten und Analytics Spaß“, sagt Lucy Kosturko, Education Programs Manager bei SAS. „Unser Ziel ist es, dass es für Kinder ganz selbstverständlich wird, Daten anzuwenden, um Probleme zu lösen, eine Fähigkeit zu verbessern und ihre Welt zu verstehen.“

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Für zuverlässige globale Lieferketten: SAS und Cosmo Tech beschließen Partnerschaft

Für zuverlässige globale Lieferketten: SAS und Cosmo Tech beschließen Partnerschaft Heidelberg, 11. Mai 2022 – SAS, einer der weltweit führenden Anbieter von Lösungen für Analytics und künstliche Intelligenz (KI), und Cosmo Tech, Spezialist für die Entwicklung komplexer Simulationen und digitaler Zwillingstechnologie für Lieferketten, werden als Partner künftig noch enger zusammenarbeiten. Ziel ist die Entwicklung eines hybriden, KI-basierten digitalen Zwillings, der Bedarfsplanung und -prognosen mit Produktions- und Bestandsplanung kombiniert und so stabilere, lückenlose Lieferketten sicherstellt.

Immer komplexere globale Lieferketten erschweren die Planungssicherheit für Hersteller – gerade vor dem Hintergrund der Pandemie und weltpolitischer Unwägbarkeiten. Sie müssen Gestehungs- und Logistikfaktoren mit schwankender Nachfrage in Einklang bringen. Einfache Tabellenkalkulationen können das nicht leisten, deswegen sind Analytics und digitale Zwillinge das Mittel der Wahl. Durch die Kombination dieser beiden Technologien können Unternehmen ungeplante Ereignisse auf Basis entsprechender Modelle vorhersehen und rechtzeitig angemessen reagieren.

Die gemeinsame Lösung von SAS und Cosmo Tech umfasst die SAS Intelligent Planning Suite, die auf SAS Viya läuft, und die Cosmo Tech 360 Simulation Platform. Sie analysiert Daten von IoT-Geräten wie RFID-Tags, Produktionslinien und Fahrzeug-Telematik. Der Fokus der Partner liegt zunächst auf Lieferketten in der Fertigung, bei Konsumgütern und im Einzelhandel. Die Vorteile der simulationsbasierten digitalen Zwillinge greifen jedoch auch in anderen Branchen, vom Gesundheitswesen bis hin zu Finanzdienstleistungen.

Mit der Lösung von SAS und Cosmo Tech können Unternehmen:

— Ihren Ausschuss bei gleichbleibender Produktionsqualität verringern

— Schwankungen in der Nachfrage berücksichtigen und gleichzeitig Umsatzverluste minimieren

— Verfügbare Ressourcen optimal nutzen

— Kosten und Gewinnspannen kontrollieren

— Risiken vorhersehen und Unterbrechungen in der Lieferkette effektiv begegnen

Laut Dan Mitchell, Global Director of Retail & CPG bei SAS, zeigen globale Krisen die Anfälligkeit optimierter und konsolidierter Lieferketten. „Wenn wir auf die letzten Jahre zurückblicken, stellen wir fest, dass all die Dinge, die wir vorher für ineffizient hielten – verschiedene Logistikzentren, Spediteure und Routen – in Wirklichkeit Investitionen für mehr Resilienz waren“, kommentiert Mitchell. „Hersteller von Konsumgütern verlassen sich in der Regel auf einige wenige Analysten und Planer, um eine Vielzahl von Prognosen zu erstellen. Der Einsatz von intelligenter Automatisierung mit Machine Learning und digitalen Zwillingen ermöglicht es Unternehmen, komplexe Aufgaben zu automatisieren, so dass Analysten Kapazitäten für wichtigere Aufgaben haben.“

„Für Supply-Chain-Manager ist es schwierig, die Auswirkungen vorherzusagen, die eine Entscheidung, eine Störung oder ein unerwartetes Ereignis auf das gesamte Unternehmen hat“, erklärt Hugues de Bantel, Mitbegründer und CEO von Cosmo Tech. „Die kombinierten Technologien von SAS und Cosmo Tech ermöglichen es Kunden nicht nur, in Echtzeit zu verstehen, wie sich Organisationen verhalten, sondern auch, wie sie sich in Situationen verhalten werden, die bisher noch nicht eingetreten sind.“

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