elevait in:plans

Intelligente Digitalisierung von Daten in der Bauwirtschaft

Mit unserer Software werden Planungsunterlagen automatisiert verarbeitet sowie enthaltene Daten und Informationen präzise extrahiert. Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz bei der Automatisierung kann die die Planung, Bauausführung und Betrieb von Bauprojekten effizient und ressourcenschonend realisiert werden.

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70%

Zeitersparnis bei der Realisierung von Bauprojekten mittels KI

90%

Automatisierung in der Strukturierung von Projektdaten und Planunterlagen

100%

Transformation von unstrukturierten Daten in semantische Datenmodelle

Eine All-in-one-Lösung für die AEC/O-Industrie

So unterstützt elevait in:plans

PlanSorter

elevait in:plans ermöglicht die Verarbeitung großer Mengen unstrukturierter Projektdaten und Planunterlagen und trägt somit erheblich dazu bei, die Effizienz der Prozesse zu steigern.

MetaDataReader

Unsere graphbasierte Suche ist einzigartig und revolutionär. Sie bietet eine visuelle Darstellung der Projektdaten sowie Planunterlagen und realisiert die effiziente Navigation in komplexen unstrukturierten Daten. Es ermöglicht, Zusammenhänge schnell zu erkennen und so gezielt nach Informationen zu suchen, die für die Projekte relevant sind.

GeoPositioner

Mittels der innovativen Objekterkennung wird eine vollautomatische Extraktion von Informationen ermöglicht, die georeferenziert als Fachobjekte in einem semantischen Datenmodell zur Verfügung stehen. So wird der Aufwand und Ressourceneinsatz für die Auswertung und Weiterverarbeitung relevanter Projektdaten signifikant reduziert.

Effektive Werkzeuge für ein intelligentes Datenmanagement, Produktivitätssteigerung und wertschöpfende Daten

Der Weg zur Projektlösung elevait in:plans

1.

Gemeinsames Verständnis zum Prozess

Basierend auf den individuellen Geschäftsprozessen erarbeiten wir einen gemeinsamen Projektplan zur Automatisierung und definieren die KPIs.

2.

Datenanalyse

Wir schaffen ein gegenseitiges Verständnis zur Datenlage und validieren diese im Hinblick auf die KPIs. Anschließend werden die Daten für das maschinelle Lernen vorbereitet.

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So geht's weiter im Projekt

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Felix Kretschmann

Ansprechpartner
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