Herausforderung:

Ein führendes Unternehmen in der Wasserwirtschaft stand vor der Herausforderung, seine Prozesse zur Datenextraktion zu optimieren. In ihrem Bereich sind detaillierte Analysen und Berichte unerlässlich, werden jedoch oft in unstrukturierten Formaten wie PDFs bereitgestellt. Dies führt zu einem zeitaufwändigen Prozess, in dem wichtige Informationen manuell extrahiert und in Datenbanken eingetragen werden müssen. Die manuelle Arbeit verlangsamt den Prozess erheblich und birgt das Risiko von Fehlern oder unvollständigen Datensätzen.

Ansatz:

Um dieses Problem anzugehen, wurde ein maßgeschneidertes KI-System entwickelt, das speziell auf die Bedürfnisse der Wasserwirtschaft zugeschnitten ist. Das System nutzt fortschrittliche Algorithmen zur automatisierten Extraktion von relevanten Informationen aus den PDF-Berichten. Es wurde darauf trainiert, wichtige Datenpunkte wie Wasserqualitätsparameter, Standorte von Messstationen und Umweltindikatoren zu identifizieren und in strukturierte Datenbanken zu überführen. Durch die Kombination von maschinellem Lernen und regelbasierten Ansätzen konnte eine hohe Genauigkeit bei der Extraktion erreicht werden.

Ergebnis:

Die Implementierung des KI-Systems führte zu einer deutlichen Beschleunigung des Extraktionsprozesses und einer Reduzierung des manuellen Aufwands. Die automatisierte Extraktion erwies sich als präzise und zuverlässig, was zu einer verbesserten Datenqualität und einer effizienteren Datenverarbeitung führte. Innerhalb eines kurzen Zeitraums konnte das Unternehmen seine Datenerfassungsprozesse optimieren und sich auf die Analyse und Interpretation der Daten konzentrieren, was zu fundierten Entscheidungen und einer besseren Wasserwirtschaft beiträgt.