Intelligente Automatisierung, der nächste Schritt im digitalisierten Unternehmen, ist der Einsatz von künstlicher Intelligenz und anderen intelligenten Tools zur Automatisierung verschiedener Betriebsabläufe eines Unternehmens. Seine Vorteile und seine Verwendung in Unternehmen werden weltweit anerkannt.
Hier ist, worum es bei intelligenter Automatisierung geht.
Inhaltsverzeichnis
- Was ist intelligente Automatisierung
- Wie unterscheidet sich Intelligent Automation von RPA und Hyperautomation?
- Wie funktioniert Intelligente Automatisierung?
- Vorteile intelligenter Automatisierung
- Anwendungen der Intelligenten Automatisierung
- Einführung intelligenter Automatisierung in einem Unternehmen
- Nanonetze für intelligente Automatisierung
- wegnehmen
Was ist intelligente Automatisierung
Intelligente Automatisierung ist die Nutzung intelligenter Technologien wie Machine Learning (ML), Deep Learning (DL), Intelligent Character Recognition (ICR), Natural Language Processing (NLP), Process Mining (PM) und Data Mining (DM) in einem vernetzter und interoperabler Prozess, der automatisiertes Lernen und Anpassung in allen Geschäftsaktivitäten ermöglicht.
Intelligente Automatisierung eliminiert zeitraubende Arbeit, schafft durch Anwendungen wie Chatbots eine effiziente Schnittstelle zwischen Mensch und Technologie und entwickelt sich mit der Nutzung weiter. Der kontinuierliche Lernaspekt der KI ermöglicht genaue Vorhersagen und Kennzeichnung potenzieller Risiken und Bedrohungen für den Betrieb, was wiederum rechtzeitig automatisierte Abhilfemaßnahmen und Kurskorrekturen auslösen kann.
Wie unterscheidet sich Intelligent Automation von RPA und Hyperautomation?
Bevor wir auf Details der intelligenten Automatisierung eingehen, ist es wichtig, den grundlegenden Unterschied zwischen intelligenter Automatisierung, RPA und Hyperautomatisierung zu verstehen.
- RPA ist eine Teilmenge von Intelligent Automation. Es wird verwendet, um routinemäßige, sich wiederholende und vorhersehbare Aufgaben durch orchestrierte Aktivitäten zu automatisieren, die menschliches Handeln emulieren. Es eliminiert zeitaufwändige Aufgaben wie die Eingabe von Drehstuhldaten. Es wird von Regeln gesteuert.
- Intelligente Automatisierung ist die Verwendung von Tools der künstlichen Intelligenz zur Verarbeitung von Aufgaben höherer Funktionen, die ein gewisses Maß an Argumentation, Analyse, Urteilsvermögen und Entscheidung erfordern. Es wird von KI angetrieben und ist wiederum eine Teilmenge der Hyperautomation.
- Hyperautomatisierung ist die Verbindung verschiedener Automatisierungstools, die mehrere Prozesse bedienen, um eine gemeinsame Plattform zu schaffen, die Systeme, Daten und Prozesse eines Unternehmens vereinheitlicht.
Wie funktioniert Intelligente Automatisierung?
Intelligente Automatisierung umfasst eines oder mehrere der folgenden Tools, die mehrere Funktionen erfüllen:
1. Intelligente Datenerfassung
Daten sind, aufbauend auf Die ungeduldigen Schreie von Sherlock Holmes, der Ton, der die Backsteine eines Unternehmens macht. Die automatisierte Erfassung von Daten im digitalen Format und ihre Klassifizierung und Speicherung als logische Einheit hängt von intelligenten Prozessen ab, die die Daten erkennen können. OCR- und ICR-Prozesse nutzen zunehmend KI- und ML-Tools zur intelligenten Erfassung von Daten aus verschiedenen Quellen.
Eine effektive intelligente Erfassungslösung, die Teil von Intelligent Automation ist, wird:
- Extrahieren Sie strukturierte, schlecht strukturierte und unstrukturierte Daten.
- Daten aus mehreren Quellen abrufen.
- Extrahierte Daten nach voreingestellten Regeln klassifizieren.
- Stellen Sie die Daten für andere zur Verfügung
2. Intelligente Prozessautomatisierung (IPA)
Ein effizientes und erfolgreiches Unternehmen verfügt über strukturierte Prozesse, die vorhersehbaren Schritten folgen und (weitgehend) vorhersehbare Ergebnisse haben. Solche Prozesse können leicht automatisiert werden, um Engpässe zu beseitigen, die durch manuelle Verzögerungen in Zwischenschritten verursacht werden. Intelligent Process Automation (IPA) ist eine Zusammenstellung von Technologien, die bei solchen klar definierten Prozessen helfen.
Intelligente Prozessautomatisierung umfasst typischerweise digitale Prozessautomatisierung (DPA), robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA) und künstliche Intelligenz (KI).
- Digital Process Automation oder DPA, abgeleitet von Geschäftsprozessmanagement-Praktiken, ist die Automatisierung verschiedener Vorgänge eines Unternehmens und die Optimierung des Arbeitsablaufs. Typischerweise handelt es sich dabei um die Automatisierung von Aufgaben, die menschliche Interaktion beinhalten, wie z. B. in HR, Management, Vertrieb und Marketing. Es bezieht häufig externe Benutzer wie Kunden, Lieferanten und andere Interessengruppen ein und hilft bei der Schaffung besserer Benutzererfahrungen. Einige Beispiele für die Verwendung von DPA umfassen automatische Hintergrundprüfungen, die Übertragung von Daten über mehrere Anwendungen hinweg (z. B. zwischen ERP und Bestellsystem), die Generierung von Anmeldedaten, die Einrichtung von Konten und automatische E-Mail-Benachrichtigungen.
- Robotic Process Automation oder RPA ist die Automatisierung zeitaufwändiger, arbeitsintensiver, sich wiederholender Aufgaben, die einem vorgegebenen Regelwerk folgen. RPA wird verwendet, um kleinere Prozesse zu automatisieren, die Teil größerer, komplexer Prozesse sind. RPA wird häufig zum Extrahieren von Informationen aus Rechnungen zur Eingabe in ERPs verwendet.
- Künstliche Intelligenz oder KI umfasst Technologien wie ML, NLP und Computer Vision, die es Systemen ermöglichen, basierend auf verfügbaren Daten zu analysieren, zu argumentieren, zu beurteilen und zu entscheiden. Dies geschieht durch das Erkennen von Mustern in Daten und das Lernen aus vergangenen Entscheidungen, um immer intelligentere Entscheidungen zu treffen.
3. Intelligentes Kommunikationsmanagement
Kommunikation ist ein kritischer Aspekt des Geschäfts und umfasst interne Interaktionen sowie die Kommunikation mit externen Anbietern, Kunden und Kunden. Vom First-Level-Kundensupport (z. B. Chatbots) über die Erstellung von Inhalten bis hin zum Krisenmanagement und der Strategieentwicklung werden zunehmend intelligente Tools im Kommunikationsmanagement eingesetzt. Auch hier werden mehrere Tools wie OCR, Spracherkennung, NLP und ML genutzt.
4. Intelligentes Datenmanagement
Das Sammeln aller Geschäftsinformationen in strukturierten Datenbanken ist im Zeitalter von Big Data passé. KI- und ML-Tools können Daten intelligenter verwalten als Daten einfach in Datenbanktabellen zu kategorisieren. Intelligentes Datenmanagement nutzt Tools aus verschiedenen Bereichen wie Business Intelligence (BI) und Online Analytical Processing (OLAP), Clusteranalyse, Netzwerkanalyse, Data Mining, NLP, ML und Cloud Computing. Es bietet eine effiziente Informationsplattform für bessere Speicherung, Sicherheit, Analyse und Entscheidungsfindung in verschiedenen Bereichen des Geschäftsbetriebs.
Vorteile intelligenter Automatisierung
Kosteneinsparungen
Der Einsatz intelligenter Automatisierung in den alltäglichen, arbeitsintensiven Aktivitäten eines Unternehmens kann zu erheblichen Kosteneinsparungen führen. McKinsey zeigte, dass 45 % der aktuellen bezahlten Aktivitäten, die einen Jahresgesamtlohn von umgerechnet 2 Billionen US-Dollar kosten, potenziell mit KI-Tools automatisiert werden können. Darüber hinaus verringert die manuelle Ausführung redundanter, automatisierbarer Aufgaben die Produktivität des Unternehmens, und eine geringe Produktivität kann Arbeitgeber jährlich rund 1.8 Milliarden US-Dollar kosten.
Zeitersparnis
Viele sich wiederholende, alltägliche, manuelle Geschäftsprozesse fressen viel Zeit, unabhängig von der Abteilung und der Art der Arbeit. Beispielsweise wurde berichtet, dass automatisierbare Aufgaben auf niedriger Ebene 30 % der Zeit der IT-Abteilungen, 47 % der Zeit der Kreditorenbuchhaltung und 75 % der Zeit der Mitarbeiter der Personal- und Gehaltsabteilungen in Anspruch nehmen. Dies führt natürlich zu Zeitverzögerungen und damit verbundenen Strafen, die sich auf die Produktivität des Teams und des Unternehmens auswirken. Intelligente Automatisierung kann helfen, solche Verzögerungen und Engpässe im täglichen Betrieb des Unternehmens zu vermeiden.
Fehlerreduzierung
Es wird gesagt, dass ein Mensch wahrscheinlich 10 Fehler in jeweils 100 Schritten macht, wenn er redundante Arbeit verrichtet. Wo das menschliche Gehirn aufgrund von Ermüdung durch sich wiederholende Aktionen versagen kann, kann Intelligente Automatisierung aufgrund der beteiligten tiefen und kontinuierlichen Lernprozesse tatsächlich die Leistung verbessern. Intelligente Automatisierung kann nicht nur Fehler eliminieren, sondern auch die Wahrscheinlichkeit erhöhen, Probleme und Engpässe durch intelligente Analysen vorherzusagen, was zu einer frühzeitigen Lösung beitragen kann.
Transparenz
Intelligente Automatisierung kann durch die Zentralisierung des Prozess- und Datenmanagements die Transparenz auf ganzer Linie verbessern und gleichzeitig die über das Unternehmen verteilten Geschäftsfunktionen logisch integrieren. Intelligente Automatisierung kann auch Sicherheitsmaßnahmen und Rückverfolgbarkeit von Informationen einrichten, was eine bessere Einhaltung relevanter Vorschriften gewährleistet.
Risikobereitschaft
Es wurde festgestellt, dass die Einführung intelligenter Automatisierung durch Unternehmen auf der ganzen Welt während der Pandemiezeit vielfältiger geworden ist. Etwa 55 Prozent der Produkte und/oder Dienstleistungen waren gefunden bis Juli 2020 vollständig oder teilweise digitalisiert sein, verglichen mit 35 Prozent im Dezember 2019 und 28 Prozent im Jahr 2018. Fast die Hälfte von 800 befragten Führungskräften beschleunigte die Einführung der Automatisierung während der Pandemie „mäßig“ und etwa 20 Prozent gaben an, „deutlich zuzunehmen“. „Automatisierung. Intelligente Prozessautomatisierung war ein wichtiges Rückgrat, um Unternehmen mit reduziertem Personal, Remote-Arbeit und digitaler Koordination am Laufen zu halten.
Betriebskonsistenz
Die Fähigkeit, verschiedene Intelligent Automation-Tools in einer größeren Hyperautomatisierungsplattform innerhalb eines Unternehmens zu koordinieren, kann die Dateninkohärenz verbessern und Prozessbarrieren beseitigen.
Anwendungen der Intelligenten Automatisierung
Procure-to-Pay (P2P)
Der Procure-to-Pay-Prozess eignet sich am besten für Intelligente Automatisierung, da es sich wiederholende und zeitaufwändige Aufgaben gibt. Lieferantenverwaltung, Rechnungsverwaltung und Zahlungsdetails aus mehreren Quellen und Lieferanten führen zu einer komplizierten manuellen Verwaltung. Mit der Zunahme des Transaktionsvolumens und der zunehmenden Betonung papierloser und Online-Transaktionen in der heutigen Zeit hat die intelligente Automatisierung des P2P-Zyklus für Unternehmen an Bedeutung gewonnen. Die intelligente Automatisierung des P2P-Prozesses rationalisiert den Kaufprozess, reduziert Papierkram, verbessert die Transparenz des Rechnungswegs, spart Zeit und Geld, erhöht die Mitarbeiterproduktivität und verbessert die Lieferantenbeziehungen.
Quote-to-Cash (Q2C)
Der Q2C ist die funktionale Umkehrung des P2P-Prozesses; Während letzteres mit der Beschaffung von Produkten / Dienstleistungen durch das Unternehmen verbunden ist, befasst sich Q2C mit dem Verkauf von Produkten und Dienstleistungen durch das Unternehmen. Ein durch intelligente Automatisierung erweiterter Q2C-Prozess kann einen schnellen und zuverlässigen Cashflow, die Erfüllung von Bestellungen und ein effektives Rechnungsmanagement sicherstellen. Zu den spezifischen Q2T-Aufgaben, die von intelligenter Automatisierung profitieren, gehören die Auftragserfüllung, das Onboarding neuer Kunden und die Bereitstellung von Konten.
Mitarbeiterführung
Das Onboarding und Offboarding von Mitarbeitern in einer Organisation ist ein langwieriger Prozess, insbesondere wenn die Organisation eine durch ihre Kompetenz definierte kritische Größe überschreitet. Die Verwaltung der Mitarbeiterdokumente, die Abwicklung der Zahlung des Restgehalts und der Spesen sowie die Sicherstellung der sicheren Rückgabe von Firmeneigentum sind einige der Aktivitäten im Offboarding-Prozess, die dem Unternehmen schaden können, wenn sie nicht optimal durchgeführt werden. Onboarding-Aktivitäten wie die Einarbeitung des Mitarbeiters, Arbeitsunterlagen und Personalmanagement sind wichtig, um die Moral und Loyalität der Mitarbeiter zu bewahren. Intelligente Automatisierung kann verwendet werden, um Informationen aus Dokumenten wie Lebensläufen und Mitarbeiterakten durch robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA) und die Automatisierung der Kommunikation mit den Mitarbeitern (z. B. automatisierte Willkommens-E-Mails) elektronisch zu erfassen.
Kundenmanagement
Eine Umfrage von Gartner in 2018 Customer Experience ist die „neue Marketing-Schlachtfront“. Während die Eliminierung des Menschen aus dem Kundenmanagement nicht als kluger Geschäftszug angesehen wird, kann Intelligente Automatisierung als ergänzendes Werkzeug für die Kommunikation auf erster Ebene verwendet werden. Intelligente Automatisierungs-Chatboxen können Zeit sparen und dem Kunden rund um die Uhr Konnektivität bieten. Es kann Gesprächsthemen identifizieren und kategorisieren, um sie anschließend an den entsprechenden menschlichen Agenten weiterzuleiten.
Bestandskontrolle
Der Bestandskontrollprozess umfasst Aktivitäten wie das Generieren von Arbeitsaufträgen, das Erstellen von Rechnungen und den Versand. Wenn das Unternehmen seinen Betrieb vergrößert oder zu einem Omnichannel-Betrieb übergeht, kann KI komplexe Backoffice-Prozesse rationalisieren und Lieferkettenblockaden verhindern.
Marketing
Marketing ist heute eine Omnichannel-Aktivität, bei der soziale Medien eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Sichtbarkeit spielen. Die automatisierte Erstellung und Veröffentlichung von Marketinginhalten (einschließlich kontextspezifischer Anzeigen) kann zu einer besseren Reichweite und Sichtbarkeit für das Unternehmen beitragen.
Einführung intelligenter Automatisierung in einem Unternehmen
Walter Lippmann hat gesagt, dass man selbst der besten Maschine keine Initiative verleihen kann. Die Initiative muss von dem Menschen hinter dem Unternehmen ausgehen.
Die Einführung intelligenter Automatisierung in einem Unternehmen ist keine triviale Angelegenheit, technologische Tools zu ändern. Es erfordert ein tiefes Verständnis der Kernkompetenz des Unternehmens, seiner Geschäftsanforderungen und Änderungen in der grundlegenden Herangehensweise an die Führung des Unternehmens. Planung ist daher eine wesentliche Voraussetzung für die Einführung intelligenter Automatisierung.
Die wichtigsten Schritte bei der Einführung von Intelligent Automation in das Portfolio eines Unternehmens sind:
- Planung: Welche Prozesse würden von Intelligent Automation profitieren? Die Beantwortung dieser Frage ist unerlässlich, um den von Intelligent Automation versprochenen Wert zu liefern, und dient als Grundlage für die Stabilisierung, Standardisierung, Optimierung und den Betrieb der Intelligent Automation-Tools.
- Tool-Bewertung: Auf dem Markt sind verschiedene Tools für intelligente Automatisierung erhältlich, die verschiedene Segmente der Branche bedienen können. Die Budgetbeschränkungen, die angebotenen Funktionalitäten und die Bereitstellung von Dienstleistungen sind einige der wichtigen Faktoren, die vor der Auswahl eines intelligenten Automatisierungstools bewertet werden müssen.
- Installation der intelligenten Automatisierungslösung: Sobald das/die Tool(s) ausgewählt ist/sind, wird es mit Hilfe des bereitgestellten Tools installiert. Die Modifikation, Anpassung der Intelligent Automation Tools an die Anforderungen der Unternehmenstätigkeit und Bedürfnisse ist hier ein wesentlicher Aspekt und muss vor der Installation mit dem Lösungsanbieter abgesprochen werden.
- Schulung: Alle Beteiligten an der vom Unternehmen übernommenen intelligenten Automatisierungslösung müssen für den Betrieb/die Verwaltung der intelligenten Automatisierung geschult werden. Das Training muss regelmäßig aktualisiert werden, um auf dem neuesten Stand zu bleiben.
- Leistungsprüfung: Auch nach der vollständigen Bereitstellung des Intelligent Automation-Tools sind regelmäßige Leistungsprüfungen erforderlich, um sicherzustellen, dass das System den Anforderungen des Unternehmens entspricht. Solche Audits müssen mit spezifischen Leistungskennzahlen durchgeführt werden, die mit Branchen- und Vergleichsgruppen-Benchmarks übereinstimmen. Diese Audits können vom Experten im Unternehmen oder vom Anbieter durchgeführt werden, wenn dieser eine solche Leistung zugesagt hat.
Nanonetze für intelligente Automatisierung
Nanonets ist eine intelligente Automatisierungssoftware, die OCR-, KI- und ML-Funktionen nutzt, um automatisch unstrukturierte/strukturierte Daten aus PDF-Dokumenten, Bildern und gescannten Dateien zu extrahieren. Die Nanonets-Automatisierung verarbeitet unstrukturierte Daten ohne große Schwierigkeiten, und die KI bewältigt auch gängige Datenbeschränkungen mit Leichtigkeit. Die Nanonets AI gewährleistet auch eine hohe Genauigkeit bei der Verarbeitung von Dokumenten, die nur minimale Nachbearbeitung oder Überarbeitung erfordern.
Einige spezifische Vorteile der Verwendung von Nanonets als intelligente Automatisierungslösung sind:
- Die Flexibilität, mehrere Datentypen zu verwenden
- Anpassbarkeit und individuelles Training von Modellen für spezifische Anforderungen
- Dynamisches Lernen der ML-Engine für eine bessere Anpassung an die Geschäftsaktivitäten
- Keine Nachbearbeitung erforderlich, wodurch die Zeit der Mitarbeiter für bessere Aktivitäten frei wird
- Die Deep Learning- und Objekterkennungstechniken überwinden allgemeine Dateneinschränkungen, die sich auf die Texterkennung und -extraktion auswirken
- Benötigt kein internes Entwicklerteam
wegnehmen
Intelligente Automatisierung ist die Zukunft der Unternehmensführung. Intelligente Automatisierungslösungen können Gewinne und Produktivität steigern, die Kundenzufriedenheit verbessern, das Endergebnis verbessern und die Arbeitsmoral stärken. Als Teil der routinemäßigen Geschäftsverwaltungspraktiken integriert, kann Intelligente Automatisierung mit Visualisierung, Workflow-Automatisierung und No-Code/Low-Code-Tools helfen, damit Unternehmen in dieser zunehmend digitalisierten Geschäftswelt wettbewerbsfähig bleiben.
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